用python实现决策树对http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Balance+Scale这个数据集进行分类
时间: 2023-05-24 08:00:49 浏览: 131
可以的,以下是一个简单的Python代码示例:
```
# 导入必要的库
import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载数据集
url = 'http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/balance-scale/balance-scale.data'
df = pd.read_csv(url, names=['Class', 'Left-Weight', 'Left-Distance', 'Right-Weight', 'Right-Distance'])
# 将特征和标签分离
X = df.drop('Class', axis=1)
y = df['Class']
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练决策树模型
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
# 对测试数据进行预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 输出模型的准确率
print("模型在测试集上的准确率为:", model.score(X_test, y_test))
```
请注意,这只是一个简单的示例,真正的模型需要更多的预处理和调整才能得到更好的结果。
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