ML之DT：基于DT算法對泰坦尼克號乘客數據集進行二分類(是否獲救)預測

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輸出結果

設計思路

核心代碼

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輸出結果

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設計思路

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核心代碼

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state = 33)vec = DictVectorizer(sparse=False) X_train = vec.fit_transform(X_train.to_dict(orient='record')) X_test = vec.transform(X_test.to_dict(orient='record'))dtc = DecisionTreeClassifier() dtc.fit(X_train, y_train) y_predict = dtc.predict(X_test) dtc.score(X_test, y_test)) classification_report(y_predict, y_test, target_names = ['died', 'survived'])

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的ML之DT：基于DT算法对泰坦尼克号乘客数据集进行二分类(是否获救)预测的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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