机器学习模型python完整代码案例

好的，这里给你一个机器学习模型的 Python 完整代码案例，包括数据处理、模型训练和测试等步骤：

首先，我们需要导入相关的库和数据集：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

data = pd.read_csv("data.csv")
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

接下来，我们可以使用随机森林模型进行训练：

clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

预测测试集数据：

y_pred = clf.predict(X_test)

计算准确率：

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

最后，我们可以将模型保存到本地：

import joblib

joblib.dump(clf, 'model.pkl')

以上就是一个简单的机器学习模型的 Python 完整代码案例，包括数据处理、模型训练和测试等步骤。