Python:构建一个算法预测类型

准确工作：需要下载music.csv

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构建模型内容：

import pandas as pd
music_data = pd.read_csv('music.csv')
# music_data
X=music_data.drop(columns=['genre'])
# 删除的那一列的名字为genre
Y=music_data['genre']
# 访问指定的列
Y

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预测用的是决策树，找数据关系

fit这里训练的模型：

        X表示如果输入的是这样，希望的输出是Y

在本篇代码中，x是年龄和性别，y是所对应的爱好

import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
music_data = pd.read_csv('music.csv')
# music_data
X=music_data.drop(columns=['genre'])
# 删除的那一列的名字为genre
Y=music_data['genre']
# 访问指定的列
# Y
model=DecisionTreeClassifier()
model.fit(X,Y)
# .fit(input,output)
# 预测21岁男性喜欢什么，20岁女性喜欢什么
predictions=model.predict([[21,1],[20,0]])
predict