数据集概述
本数据集包含基于Python开发的机器学习模型训练与可视化程序，涉及人工神经网络（ANN）、线性最小二乘回归（LS）和随机森林回归（RF）三类模型，以及配套的3D可视化脚本和模型文件，支持模型训练过程复现与结果展示。
文件详解
- 模型训练程序文件（.py格式，共6个）：
- ANN_learning.py：人工神经网络模型训练脚本
- LS_learning.py：线性最小二乘回归模型训练脚本
- RF_learning.py：随机森林回归模型训练脚本
- ANN_3D_plot.py：人工神经网络结果3D可视化脚本
- LS_3D_plot.py：线性最小二乘回归结果3D可视化脚本
- RF_3D_plot.py：随机森林回归结果3D可视化脚本
- 模型文件：
- tf_model.keras：存储训练后的人工神经网络模型
- 训练历史文件：
- training_history.json：存储人工神经网络训练过程历史数据
适用场景
- 机器学习模型复现：用于重新运行三类模型的训练流程，验证实验结果
- 可视化方法参考：学习如何对不同模型的输出结果进行3D可视化展示
- 编程实践案例：作为Python结合Tensorflow、Scikit-learn库进行模型开发的实践案例
- 模型对比分析：基于程序输出结果，对比不同回归模型的性能差异
