决策树
gbdt = GradientBoostingClassifier()gbdt.fit(train_X, train_y)pred_gbdt = gbdt.predict(test_X)accuracy_gbdt = roc_auc_score(test_y, pred_gbdt) print("GBDT模型的预测结果：", accuracy_gbdt)
小结
【Kaggle泰坦尼克之灾】在全部模型默认参数的情况下，逻辑回归的预测准确率最高有92%，其余两个也达到了80%以上
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