Python學習筆記 05

資料描述 gender：1代表男人，2代表女人

20-25歲的男人喜歡hiphop

20-25歲的女人喜歡dance 同理

#匯入資料

import pandas as pd
#決策樹
from sklearn.tree import decisiontreeclassifier
music_data = pd.read_csv('music.csv')
#所有行和列都有值 不清理資料
#分割資料
#輸入集
x = music_data.drop(columns=['genre'])
y = music_data['genre']
#建立模型
model = decisiontreeclassifier()
model.fit(x, y)
predictions = model.predict([ [21,1] , [22, 0] ])
predictions

import pandas as pd

#決策樹
from sklearn.tree import decisiontreeclassifier
#測量準確性
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
#匯入資料
music_data = pd.read_csv('music.csv')
#所有行和列都有值 不清理資料
#分割資料
#輸入集
x = music_data.drop(columns=['genre'])
y = music_data['genre']
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2)
#建立模型
model = decisiontreeclassifier()
model.fit(x_train, y_train)
predictions = model.predict(x_test)
score = accuracy_score(y_test, predictions)
score

import pandas as pd

#決策樹
from sklearn.tree import decisiontreeclassifier
from sklearn.externals import joblib
music_data = pd.read_csv('music.csv')
#所有行和列都有值 不清理資料
#分割資料
#輸入集
x = music_data.drop(columns=['genre'])
y = music_data['genre']
model = decisiontreeclassifier()
model.fit(x, y)
joblib.load(model, 'music-recommender.joblib')

import pandas as pd

#決策樹
from sklearn.tree import decisiontreeclassifier
from sklearn import tree 
music_data = pd.read_csv('music.csv')
#所有行和列都有值 不清理資料
#分割資料
#輸入集
x = music_data.drop(columns=['genre'])
y = music_data['genre']
model = decisiontreeclassifier()
model.fit(x, y)
tree.export_graphviz(model, out_file='music-recommender.dot',
feature_names=['age','gender'],
class_names=sorted(y.unique()),
label='all',
rounded=true,
filled=true)

python 05學習筆記

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