《基于机器学习方法的烟雾探测器预测研究》报告分析了火灾报警器的误报问题，通过机器学习模型提升火灾识别

《基于机器学习方法的烟雾探测器预测研究》报告分析了火灾报警器的误报问题，通过机器学习模型提升火灾识别准确率

内容涵盖数据预处理、探索性数据分析、模型构建与对比（Logistic回归、神经网络、梯度提升决策树+逻辑回归模型）等多方面，通过优化烟雾报警器的预测模型，降低误报率，帮助读者了解如何运用数据科学与机器学习提高火灾安全性能

报告采用Python代码，字数共7500字左右，资料压缩包具体包括数据，代码，完整报告