python class fenlei
时间: 2023-11-13 08:05:58 浏览: 27
Python 中的类和对象可以用于实现分类(classification)问题,其中一个常见的分类算法是决策树(Decision Tree)。下面是一个简单的示例,使用决策树来分类鸢尾花(Iris)数据集:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 创建决策树分类器并训练模型
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)
# 使用测试集进行预测并计算模型准确率
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)
```
这里用到了 scikit-learn 库中的 DecisionTreeClassifier 类来创建决策树分类器,并用 train_test_split 函数将数据集分为训练集和测试集。然后使用 fit 方法对分类器进行训练,再使用 predict 方法对测试集进行预测,并用 accuracy_score 函数计算模型准确率。