機器學習小練習

import pandas as pd

from sklearn.tree import decisiontreeclassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
df=pd.read_csv(
'g:/liu/python/music.csv'
)# 匯入資料
x = df.drop(columns=
['genre'])
#切割資料，成兩個變數，輸入變數x和輸出的因變數y
y = df[
'genre'
]# 輸出的因變數y
x_tr, x_te, y_tr, y_te = train_test_split( x,y,test_size =
0.2)
#模型訓練和測試資料分配，訓練：測試=8：2
model = decisiontreeclassifier(
)#建立模型
model.fit(x_tr,y_tr)
# 輸入資料x_tr與結果資料y_tr，訓練模型
pre = model.predict(x_te)
#輸入測試資料x_te，得到**資料
score = accuracy_score(y_te, pre)
#對比**資料與正確結果y_te的準確度打分
print
(score)
# 列印準確度

import pandas as pd   # 資料分析庫

from sklearn.tree import decisiontreeclassifier # sklearn 演算法，決策演算法
from sklearn.model_selection import train_test_split #模型訓練和測試
from sklearn.metrics import accuracy_score #模型的準確度

import pandas as pd

from sklearn.tree import decisiontreeclassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
df=pd.read_csv(
'g:/liu/python/music.csv'
)

x = df.drop(columns=

['genre'])
y = df[
'genre'
]x_tr, x_te, y_tr, y_te = train_test_split( x,y,test_size =
0.2)

## 四、模型建立

```python
model = decisiontreeclassifier()
model.fit(x_tr,y_tr)

pre = model.predict(x_te)

score = accuracy_score(y_te, pre)

import pandas as pd

from sklearn.tree import decisiontreeclassifier
from sklearn.externals import joblib	#
df=pd.read_csv(
'g:/liu/python/music.csv'
)x = df.drop(columns=
['genre'])
y = df[
'genre'
]model = decisiontreeclassifier(
)model.fit(x, y)
joblib.dump(model,
'g:/liu/python/music.joblib'
)#把訓練好的模型儲存到g:/liu/python/music.joblib

import pandas as pd

from sklearn.tree import decisiontreeclassifier
from sklearn.externals import joblib
model = joblib.load(
'g:/liu/python/music.joblib'
)#載入模型
pre = model.predict([[
21,1]
,[22,
0]])
#使用模型**結果
print
(pre)
#列印**值

import pandas as pd

from sklearn.tree import decisiontreeclassifier
from sklearn import tree
df=pd.read_csv(
'g:/liu/python/music.csv'
)x = df.drop(columns=
['genre'])
y = df[
'genre'
]model = decisiontreeclassifier(
)model.fit(x, y)
#輸出檔案視覺化dot檔案，設定視覺化屬性
tree.export_graphviz(model, out_file =
'g:/liu/python/music.dot'
, feature_names =
['age'
,'gender'
], class_names =
sorted
(y.unique())
, label=
'all'
, rounded =
true
,filled=
true
)

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