加利福尼亚的房价数据决策树分类_第1页
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文档简介

数据挖掘技术与应用加利福尼亚的房价决策树数据分类实训实训目标理解决策树算法的核心步骤。利用Python实现算法应用，提升编程技能。通过数据集的部分样本训练构造决策树模型。调用构建好的决策树模型对测试集样本进行预测，并求出测试精度。实训环境使用3.6版本的Python。使用jupyternotebook或PyCharm2018社区版作为代码编辑器。numpy、pandas、sklearn实训数据包含41项特征fetch_california_housing()加利福尼亚的房价数据，总计20640个样本，每个样本8个属性表示，以及房价作为target，所有属性值均为number。实训内容导入必要的库。导入数据集。获取特征值。获取标签。随机划分训练集和测试集创建模型对测试集进行预测并将结果与label进行对比，计算准确度加利福尼亚的房价数据决策树分类实现代码导入包fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split,cross_val_scorefromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearnimportdatasetsimportnumpyasnp数据说明：包含41项特征fetch_california_housing()加利福尼亚的房价数据，总计20640个样本，每个样本8个属性表示，以及房价作为target，所有属性值均为number。导入数据集boston=datasets.fetch_california_housing()获取特征值，取前1000个样本X=boston.data[:1000]获取标签，取前1000个样本Y=[1ify>2.5else0foryinboston.target[:1000]]随机划分训练集和测试集X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,Y,random_state=0)创建模型model=DecisionTreeClassifier(random_state=5).fit(X_train,y_train)对测试集进行预测pre=model.predict(X_test)并将结果与label进行对比，计算准确度print("准确度为：{:.3f}".format(np.mean(pre==y_test)))pr

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