使用sklearn库中的DecisionTreeClassifier方法对提供的垃圾短信数据集建立CART分类树模型
时间: 2024-03-23 18:40:20 浏览: 16
好的,我可以为您解答。首先,需要导入sklearn库和数据集。假设您已经将数据集保存为"spam.csv"文件,可以使用以下代码读取数据:
```python
import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
data = pd.read_csv("spam.csv")
```
接下来,我们需要将数据集分为训练集和测试集。我们可以使用train_test_split方法来完成:
```python
X = data.drop(["label"], axis=1) # 前56列为特征
y = data["label"] # 最后一列为标签
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
```
现在,我们可以使用DecisionTreeClassifier方法来建立CART分类树模型:
```python
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
```
最后,我们可以使用测试集来评估模型:
```python
score = model.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", score)
```
这就是使用sklearn库中的DecisionTreeClassifier方法对垃圾短信数据集建立CART分类树模型的方法。
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