“Python uczenia maszynowego” Kod odpowiedzi

Python uczenia maszynowego

import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

hashdata = pd.read_csv("filename.csv")
X = hashdata.drop(columns=["output_column_name"])
y = hashdata.drop(columns=["input_column_name"])
model=DecisionTreeClassifier()
model.fit(X,y)
predictions=model.predict([[input]])
print(predictions)

Blue Bee

Python Machine Learning

# Create Decision Tree classifer object
clf = DecisionTreeClassifier(criterion="entropy", max_depth=3)

# Train Decision Tree Classifer
clf = clf.fit(X_train,y_train)

#Predict the response for test dataset
y_pred = clf.predict(X_test)

# Model Accuracy, how often is the classifier correct?
print("Accuracy:",metrics.accuracy_score(y_test, y_pred))

Ruben Visser

Odpowiedzi podobne do “Python uczenia maszynowego”

Dla tego modułu potrzebne są powiązania Python 2 dla RPM. Jeśli potrzebujesz wspornika Python 3, zamiast tego moduł python 2 Yum jest potrzebny moduł „dnf` ansible. Jeśli potrzebujesz wspornika Python 3, użyj zamiast tego modułu „dnf` ansible.

Pytania podobne do “Python uczenia maszynowego”

Więcej pokrewnych odpowiedzi na “Python uczenia maszynowego” w Python

Przeglądaj popularne odpowiedzi na kod według języka

Przeglądaj inne języki kodu

Shell/Bash

C++

CSS

HTML

Java

JavaScript

Objective-C

PHP

Python

Sql

Swift

Ruby

TypeScript

Kotlin

Assembly

VBA

Scala

Rust

Dart

Elixir

Clojure

Haskell

Matlab

Erlang

Cobol

Fortran

Scheme

Perl

Groovy

Lua

Julia

Delphi

Abap

Lisp

Prolog

Pascal

ActionScript

Basic

Solidity

PowerShell

GDScript

Excel