import pandas as pd data = pd.read_csv('adult.data', header=None) # 数据预处理 # 去除缺失值 data = data.dropna() # 数据类型转换 data[[0, 2, 4, 10, 11, 12]] = data[[0, 2, 4, 10, 11, 12]].apply(pd.to_numeric) # 特征选择 selected_features = [0, 2, 4, 10, 11, 12, 1, 3, 5, 6, 7, 8, 9] data = data[selected_features] # 数据标准化 from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() data[[0, 2, 10, 11, 12]] = scaler.fit_transform(data[[0, 2, 10, 11, 12]]) # 数据编码 data = pd.get_dummies(data) # 将数据集分为训练集和测试集 from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop(['<=50K', '>50K'], axis=1), data['<=50K'], test_size=0.2, random_state=42) # 使用决策树算法对训练集进行训练 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier clf = DecisionTreeClassifier() clf.fit(X_train, y_train) # 对测试集进行预测，计算准确率和召回率 from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score y_pred = clf.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) recall = recall_score(y_test, y_pred) # 输出分类结果 print('Accuracy:', accuracy) print('Recall:', recall)

这段代码使用了机器学习中的决策树算法来对成年人收入进行分类，将数据集分为训练集和测试集后，使用训练集进行模型训练，然后使用测试集进行预测，并计算准确率和召回率。其中，数据预处理包括去除缺失值、数据类型转换、特征选择、数据标准化和数据编码。准确率和召回率是评估分类模型效果的指标，准确率反映了分类器正确分类的样本数占总样本数的比例，召回率反映了分类器正确预测为正例的样本数占所有正例样本数的比例。

相关问题

import pandas as pd data = pd.read_csv('adult.data', header=None)

这段代码是使用Python中的pandas库读取名为'adult.data'的CSV文件，并将其存储到名为'data'的DataFrame对象中。其中，header=None表示该CSV文件没有标题行，因此pandas会将第一行数据也作为数据行读取。

在读取CSV文件后，可以使用pandas中的各种函数对数据进行预处理、清洗、分析等操作。例如，可以使用head()函数查看前几行数据：

print(data.head())

也可以使用describe()函数查看数据的统计信息：

print(data.describe())

需要注意的是，读取CSV文件前需要确保该文件路径正确，且该CSV文件与当前代码文件在同一目录下。

import pandas as pd , data=pd.read_csv()

import pandas as pd是Python中导入pandas库的常用语句，它将pandas库导入并使用别名pd来简化代码书写。

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。CSV文件是一种常见的以逗号分隔值的文件格式，用于存储表格数据。

在使用data=pd.read_csv()时，你需要在括号中指定CSV文件的路径或URL，并将读取到的数据赋值给变量data。这样就可以通过data来访问和操作读取到的数据了。