决策树分析_泰坦尼克数据

最新推荐文章于 2022-04-24 00:14:45 发布

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分类专栏：数据挖掘文章标签：决策树算法机器学习 python 数据挖掘

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/WY19980918/article/details/106028700

版权

决策树分析：
用泰坦尼克数据中的pclass,sex,age作为决策属性，Survived作类别属性，30%的数据作为测试集，70%作为训练集。用程序得到该数据集的决策树模型，并给出测试数据的准确度。
部分数据集截图
数据集下载地址：
链接：https://pan.baidu.com/s/1xIgTb2VK88Q0Bqp4TJwzPw
提取码：dbdo

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri Apr 24 13:24:31 2020

@author: WangYong
"""
'''
实验流程：先把数据分为两部分，一部分是决策属性的取值，另一部分是类别属性的取值，
然后调用决策树的方法对提供的训练样本决策属性和类别属性进行拟合，生成与训练样本相符合的决策树，
再利用这颗决策树对未知的决策属性进行分类类别预测；
'''
#导入所需的模块和包,然后读取数据
import pandas as pda
fname = r"E:\titantic.xlsx"
data = pda.read_excel(fname,encoding="utf8")
data.head(10)