机器学习对年龄进行分类代码
时间: 2023-07-01 16:24:12 浏览: 53
以下是一个简单的机器学习分类代码,可以用于根据年龄将人分为不同的年龄组:
```python
import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# 创建一个包含年龄和年龄组的数据框
data = pd.DataFrame({'Age': [20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65],
'AgeGroup': ['20s', '20s', '30s', '30s', '40s', '40s', '50s', '50s', '60s', '60s']})
# 创建一个决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier()
# 将年龄作为特征,将年龄组作为目标变量
X = data[['Age']]
y = data['AgeGroup']
# 拟合分类器
clf = clf.fit(X, y)
# 使用分类器对新数据进行预测
new_data = pd.DataFrame({'Age': [22, 38, 57]})
predictions = clf.predict(new_data)
# 输出预测结果
print(predictions)
```
上述代码使用决策树分类器将年龄分为不同的年龄组,以便更容易进行分类和分析。代码中使用的数据框包含年龄和年龄组列,其中年龄组是根据年龄计算的。然后,代码使用决策树分类器来将年龄作为特征,将年龄组作为目标变量进行拟合。最后,代码使用分类器对新数据进行预测,并输出预测结果。