CTG胎儿健康分类，数据集，测试集，训练集以及实现代码下载

weixin_39820780 2023-11-21 10:00:19

CTG胎儿健康分类，数据集，测试集，训练集以及实现代码 , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/qq_62565956/88504763?utm_source=bbsseo

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CTG胎儿健康分类，数据集，测试集，训练集以及实现代码

胎儿健康分类该项目基于的数据集。

通过特征选择，我们优化了模型，将模型的检验精度提高了一些，但是衡量一个模型的好坏不至是看模型的精度高低，因为检验数据和训练数据出自一份数据集，在检验数据上取得了好的精度，不代表在测试数据集上依然可以得到好的预测结果，这种情况我们称之为过拟合，所以针对得到的模型，我们还要检测其是否存在过拟合情况。从模型的学习曲线上，训练数据集和交叉验证数据集的整体走势比较平滑，模型最终的精度稳定在0.9左右，说明我们的模型未出现过拟合和欠拟合的情况，模型合理。分类器的选择和更新权重的方法是根据目标函数来进行的。

CTG（cardiotocography）技术是一种用于监测胎儿心脏活动和子宫收缩的无创诊断工具。其主要通过分析胎儿心率和子宫活动来评估胎儿在宫内的情况，从而对胎儿的健康状况进行预测。在机器学习和数据分析领域中，数据集是用于训练和测试机器学习模型的一组数据的集合。数据集可以分为三种类型：训练集（用于模型训练）、验证集（用于模型调整和选择最佳模型）和测试集（用于最终评估模型性能）。数据集的划分是为了模拟模型在现实世界中的表现，并通过这种方式来验证模型的泛化能力。

机器学习的大作业，写的还算是比较细，希望对学习的同学有所帮助

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