机器学习笔记 - 在表格数据上应用高斯混合GMM和网格搜索GridSearchCV提高分类精度的机器学习案例

1、需求及数据集说明

        这是一项二分类任务，评估的是分类准确性（正确预测的标签百分比）。训练集有1000个样本，测试集有9000个样本。你的预测应该是一个9000 x 1的向量。您还需要一个Id列（1到9000），并且应该包括一个标题。格式如下所示：

Id,Solution
1,0
2,1
3,1
...
9000,0

        数据集下载地址

链接：https://pan.baidu.com/s/1Dy5uF_OAmCQC3G-71e-yEQ?pwd=tjzq 
提取码：tjzq

2、导入包、读取数据

import numpy as np 
import pandas as pd
from sklearn.metrics import accuracy_score 
from sklearn.model_selection import cross_val_score
import ostrain_data = pd.read_csv('../input/train.csv',header = None)
train_labels = pd.read_csv('../input/trainLabels.csv',header = None)
test_data =  pd.read_csv('../input/test.csv',header = None)

        如果下面的模型运行时报错，可以试下面的写法

train_data &