对平板电脑的应用场景分类算法的python代码

以下是一个简单的基于决策树算法对平板电脑应用场景进行分类的 Python 代码，其中使用了 scikit-learn 库：

from sklearn import tree

# 定义训练数据，包含平板电脑的屏幕尺寸和使用场景
features = [[7.9, 1], [9.7, 2], [10.5, 2], [12.9, 2], [10.5, 1], [12.3, 1], [9.7, 1], [10.2, 3], [10.1, 3], [11.5, 3]]
labels = ['娱乐', '教育', '教育', '办公', '娱乐', '办公', '办公', '教育', '教育', '教育']

# 构建决策树模型
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(features, labels)

# 定义预测数据，包含待分类平板电脑的屏幕尺寸和使用场景
new_features = [[8.9, 1], [11.0, 2], [10.6, 3], [12.0, 1]]

# 进行预测并输出结果
predictions = clf.predict(new_features)
for i in range(len(predictions)):
    print("预测结果：", predictions[i])

在这个例子中，我们使用了平板电脑的屏幕尺寸和使用场景作为训练数据，其中使用场景分为“办公”、“娱乐”和“教育”三类。我们使用 scikit-learn 库中的决策树算法来训练模型，并使用训练好的模型对新的平板电脑进行分类预测。在输出预测结果时，程序会将预测结果打印到控制台上。