def CART(parameters): csv = pd.read_csv('static/data/processedDataForCalculate.csv', header=None, delimiter=',') x = csv.iloc[:, 0:-1].values # '区','所处楼层级别','总楼层数','建造年份','面积','朝向','是否近地铁','挂牌年','挂牌月','挂牌日','纬度','经度' y = csv.iloc[:, -1].values # '总价' cart = tree.DecisionTreeRegressor(random_state=20, max_depth=10) cart.fit(x, y) parameters = np.array(parameters).reshape(1, -1) return cart.predict(parameters)
时间: 2024-01-10 16:03:31 浏览: 25
这段代码使用 CART 决策树算法进行回归分析。首先,它加载一个 CSV 文件,该文件包含数据集。然后,它将数据集分为输入变量和目标变量,其中输入变量是数据集中的前 n-1 列,目标变量是数据集的最后一列。接下来,它使用 `tree.DecisionTreeRegressor()` 函数构建了一个 CART 回归树模型,并使用 `fit()` 函数将输入变量和目标变量拟合到模型中。最后,它将函数输入的参数 `parameters` 转换成 numpy 数组的形式,并使用 `predict()` 函数返回预测结果。
相关问题
df = pd.read_csv(self.data_url, delimiter=',|;')
这是一个使用pandas库读取csv文件的代码,其中的self.data_url应该是一个文件路径或者一个url链接,delimiter参数用于指定csv文件中的分隔符,这里使用了逗号和分号作为分隔符。该代码将csv文件读取为一个pandas的DataFrame对象。需要注意的是,如果csv文件中有中文字符,需要指定编码格式,例如:df = pd.read_csv(self.data_url, delimiter=',|;', encoding='utf-8')。
data = pd.read_csv怎么使用
data = pd.read_csv是pandas库中的一个函数,用于读取CSV文件并将其转换为DataFrame对象。下面是使用data = pd.read_csv的基本步骤:
1. 导入pandas库:
```
import pandas as pd
```
2. 使用data = pd.read_csv打开CSV文件:
```
data = pd.read_csv('filename.csv')
```
其中,'filename.csv'是你要读取的CSV文件的路径和文件名。
3. 可选的参数:
- delimiter:指定CSV文件中的分隔符,默认为逗号(,)。
- header:指定哪一行作为列名,默认为0,即第一行。
- index_col:指定哪一列作为索引,默认为None,即不使用任何列作为索引。
- nrows:指定读取的行数,默认为None,即读取所有行。
- usecols:指定读取的列,默认为None,即读取所有列。
4. 对读取的数据进行操作:
一旦成功读取CSV文件并将其转换为DataFrame对象,你可以使用pandas提供的各种函数和方法对数据进行处理和分析。例如,你可以使用以下方法:
- data.head():查看前几行数据。
- data.shape:获取数据的形状(行数和列数)。
- data.describe():获取数据的统计信息(均值、标准差等)。
- data['column_name']:访问特定列的数据。