python 建模代码

Python 建模代码通常使用各种机器学习和深度学习库实现。以下是一个简单的 python 建模代码的示例：

# 导入所需库
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('target', axis=1), data['target'], test_size=0.2, random_state=42)

# 定义模型并训练
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测并计算准确率
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

上述代码的主要流程如下：

1. 导入需要的库
2. 读取数据
3. 使用 `train_test_split` 函数将数据集划分为训练集和测试集
4. 定义模型并使用训练数据进行训练
5. 使用测试集进行预测，并计算准确率

如果你需要更加复杂的建模代码，可以使用其他机器学习和深度学习库，如 TensorFlow、PyTorch、Scikit-Learn 等等。