请给出一个csv数据集，包含10个变量，3个分类的开源代码下载地址

你可以在UCI Machine Learning Repository中找到很多不同类型的开源数据集，包括CSV格式的数据集。其中包括了10个以上的变量和3个以上的分类的数据集。

以下是一些常用的数据集链接：

1. Wine Quality Data Set（红酒质量数据集）：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/wine+quality

2. Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Data Set（威斯康星州乳腺癌数据集）：
https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Breast+Cancer+Wisconsin+%28Diagnostic%29

3. Heart Disease Data Set（心脏病数据集）：
https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/heart+disease

4. Iris Data Set（鸢尾花数据集）：
https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/iris

你可以在这些链接中找到数据集以及相关的描述和文档。如果你需要代码来处理这些数据集，你可以使用Python或R等编程语言来读取和处理CSV文件。

相关问题

请给出一个csv数据集，包含10个变量，3个分类的开源代码地址

你可以在以下链接中下载包含10个变量，3个分类的CSV数据集：

https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Heart+Disease

这个数据集描述了心脏病患者的一些特征，包括年龄、性别、胆固醇水平、血压等。你可以使用Python或其他编程语言来读取和处理这个CSV文件。

以下是一个用Python读取这个数据集的示例代码：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('heart.csv')

# 查看数据集
print(data.head())

# 分离出特征变量和目标变量
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]

# 将目标变量转换为数字标签
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = LabelEncoder()
y = le.fit_transform(y)

# 将数据集分为训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 训练模型
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = clf.predict(X_test)

# 评估模型
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

请注意，这只是一个简单的示例代码，你需要将其修改为适合你的数据集和模型的代码。另外，你需要将 `heart.csv` 替换为你自己的数据集文件名。

请给出一个利用csv数据集，包含10个变量，3个分类的开源代码地址

以下是一个利用包含10个变量，3个分类的CSV数据集进行分类的Python代码示例：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('your_dataset.csv')

# 分离出特征变量和目标变量
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]

# 将目标变量转换为数字标签
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = LabelEncoder()
y = le.fit_transform(y)

# 将数据集分为训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 训练模型
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = clf.predict(X_test)

# 评估模型
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

请注意，这只是一个简单的示例代码，你需要将其修改为适合你的数据集和模型的代码。另外，你需要将 `your_dataset.csv` 替换为你自己的数据集文件名。