预测 [[50000, 5, 0.5]] 女神对我的态度 # 导入pandas处理数据 import pandas as pd # 定义目标值名称 target_names = ["didntLike", "smallDoses", "largeDoses"] def main(): # 1.获取原始数据集 pd.read_csv() 读取数据之后会返回一个DataFream数据类型 dating = pd.read_csv("./dating.txt") # dataDream支持像字典一个读取数据, 也支持切片操作 print(dating) # 2. 确定特征值与目标值 x = dating[["milage", "Liters", "Consumtime"]] y = dating["target"] print("x : ",x[:1]) return 0 main()帮我完善这个代码

好的，以下是完善后的代码：

import pandas as pd

target_names = ["didntLike", "smallDoses", "largeDoses"]

def main():
    # 1. 获取原始数据集
    dating = pd.read_csv("./dating.txt")
    
    # dataDream支持像字典一个读取数据, 也支持切片操作
    print(dating)
    
    # 2. 确定特征值与目标值
    x = dating[["milage", "Liters", "Consumtime"]]
    y = dating["target"]
    
    print("x: ", x[:1])
    
    # 3. 构建模型，训练数据并预测
    from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
    knn = KNeighborsClassifier()
    knn.fit(x, y)
    prediction = knn.predict([[50000, 5, 0.5]])
    result = target_names[int(prediction)]
    
    print("女神对你的态度是：", result)
    
    return 0

if __name__ == "__main__":
    main()

这段代码主要完成以下几个任务：

1.使用 pandas 读取 dating.txt 数据集；

2.确定特征值与目标值；

3.构建 KNN 分类器，训练数据并预测出女神对你的态度。