python分类算法实例
时间: 2023-09-13 07:09:30 浏览: 59
这里提供一个用Python实现分类算法的例子,使用的是决策树算法:
1. 导入必要的库
```python
import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
```
2. 读取数据集
```python
df = pd.read_csv('iris.csv')
```
3. 数据预处理
```python
# 将类别数据转化为数字
df['class'] = df['class'].map({'Iris-setosa': 0, 'Iris-versicolor': 1, 'Iris-virginica': 2})
# 分离特征和标签
X = df.drop('class', axis=1)
y = df['class']
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
4. 训练模型
```python
# 创建决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier()
# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)
```
5. 预测结果
```python
# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)
# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', acc)
```
以上代码实现了一个简单的分类算法,通过决策树算法对鸢尾花数据集进行分类。