隐形眼镜预测案例基本代码
时间: 2024-01-15 07:41:31 浏览: 31
下面是一个简单的隐形眼镜预测案例的基本代码(使用决策树算法):
```python
import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 导入数据
data = pd.read_csv("lenses.csv", header=None, names=["age", "prescription", "astigmatic", "tear_rate", "class"])
# 数据预处理
data = data.drop_duplicates() # 去除重复数据
data = pd.get_dummies(data, columns=["age", "prescription", "astigmatic", "tear_rate"]) # one-hot编码
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop("class", axis=1), data["class"], test_size=0.2, random_state=42)
# 训练模型
model = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
```
其中,`lenses.csv` 文件是隐形眼镜预测的数据集,包含了隐形眼镜的一些特征和分类标签。这个代码使用了决策树算法来训练模型,并且使用了训练集和测试集的划分来评估模型的准确率。
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