豆包MarsCode使用场景--学校作业（深度学习）
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豆包MarsCode使用场景--学校作业（深度学习）
豆包MarsCode使用场景--学校作业（深度学习）
3月17日修改
数据集.zip
86.06MB
本次案例是使用豆包MarsCode来完成学校的作业，以提高编程能力和解决问题的能力。
题目
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机器学习（ML）能够从训练数据中学习，并且在预测新冠肺炎（Covid-19）方面比临床医生展现出更高的准确性。学生使用Python包加载图像数据（新冠肺炎CT图像），并将高维数据降维到低维数据（例如，维度=20）。新冠肺炎CT图像数据集包含397张非新冠肺炎图像和349张新冠肺炎图像。通过使用PCA降维，大约20个新特征可以在不损失太多准确性的情况下获得良好的分类性能。学生需要比较使用这20个新特征与使用所有原始特征的模型性能。将使用三种机器学习模型（K最近邻（KNN）分类器、朴素贝叶斯分类器和多层感知器（MLP）神经网络）来比较使用所有原始特征和20个新特征的模型性能。使用不同的机器学习模型算法将导致分类性能不同。这也会影响特征排名性能。学生需要使用这三个模型对20个新特征的重要性进行排名（学生可以将特征设置为特征排名的平均值）。
实践
根据题目要求生成编写代码的步骤
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prompt：根据题目要求，生成编写代码的步骤
接下来根据MarsCode生成的编写代码的步骤编写代码。
Step1：导入必要的库
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prompt：根据题目要求，导入必要的库
代码块
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score