數(shù)據(jù)挖掘中的機(jī)器學(xué)習(xí)庫scikit-learn,簡稱：sklearn

功能：分類、回歸、降維、聚類四個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法和特征提取、數(shù)據(jù)處理、模型評(píng)估三個(gè)模塊

安裝：pip install sklearn

決策樹sklearn.tree使用demo

from sklearn import tree # 訓(xùn)練數(shù)據(jù) feature = [[178, 1], [155, 0], [177, 0], [165, 0], [169, 1], [169, 0]] # 性別分類 label = ['男', '女', '男', '女', '男', '女'] # 創(chuàng)建決策樹分類器實(shí)例 clf = tree.DecisionTreeClassifier() # 擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)，得到訓(xùn)練模型參數(shù) clf = clf.fit(feature, label) # 預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)1，并輸出預(yù)測(cè)結(jié)果 s1 = clf.predict([[158, 0]]) print(u'第1個(gè)測(cè)試的人預(yù)計(jì)性別是：', s1[0]) # 預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)2，并輸出預(yù)測(cè)結(jié)果 s2 = clf.predict([[176, 1]]) print(u'第2個(gè)測(cè)試的人預(yù)計(jì)性別是：', s2[0])

?結(jié)果：

?

總結(jié)

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