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传统机器学习直观演示

用同一套水果数据，看看 KNN、决策树、随机森林、SVM、K-Means、XGBoost 各自是怎么“从数据里学规律，再预测新样本”的。

怎么用
  1. 生成水果数据
  2. 切换算法并调参数
  3. 点击训练模型
  4. 拖动下方特征滑块试预测

📊 水果数据

6 种水果，10 个数值特征。和神经网络参考站同一套设定。

🍎 Apple 🍊 Orange 🍌 Banana 🍐 Pear 🥭 Mango 🥝 Kiwi

🎯 可视化

彩色区域是模型划分的范围。黑点是你正在试的“神秘水果”。

🧠 算法

🎚️ 试一个样本

拖动下方两个特征滑块，观察预测如何变化。图上黑色问号点会跟着移动。