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送书 | 使用决策树对身高体重数据进行分类

AIGC开发者  · 公众号  · Python  · 2019-03-21 08:15
决策树(Decision Tree)是一个非参数的监督式学习方法,决策树又称为判定树,是运用于分类的一种树结构,其中的每个内部节点代表对某一属性的一次测试,每条边代表一个测试结果,叶节点代表某个类或类的分布。下面就使用决策树对人体身高体重数据进行分类。这个数据一共有10个样本,每个样本有2个属性,分别为身高和体重,第三列为类别标签,表示“胖”或“瘦”。该数据保存在1.txt中,如下所示:我们的任务就是训练一个决策树分类器,输入身高和体重,分类器能给出这个人是胖子还是瘦子。分析:首先这次的训练数据是在一个文本文件中,因此需要把该数据集读入,特征和类标签存放在不同变量中。此外,由于类标签是文本,需要转换为数字。其它的过 ………………………………

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