机器学习分类算法在扑克手数据集上的准确性评估

机器学习分类算法是一种强大的工具，可以帮助我们对数据进行分类和预测。在这篇文章中，我们将探讨如何使用一个优秀的机器学习分类器对扑克手数据集进行分类，并评估其准确性。

扑克手数据集是一个常用的机器学习分类问题的数据集之一，它包含了一副扑克牌中的52张牌，每张牌被编码为一个整数值。每个样本都有五个特征，分别是五张牌的数值和花色。目标是根据这些特征预测扑克手的牌型。

首先，我们需要准备数据集并加载到我们的机器学习分类器中。我们可以使用Python中的pandas库来读取和处理数据集。以下是加载数据集的代码示例：

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('poker_dataset.csv')

# 查看数据集的前几行
print