Despondent的博客

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。 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 """ ''' 实验流程：先把数据分为两部

python基础语法实验 本文主要是为了实现对python的基础语法和基本的数据结构进行系统的了解，比较适合初学者 1.编写程序，输入一个大于2 的自然数，然后输出小于该数字的所有素数组成的列表。 输入格式: 一个大于2的自然数。 输出格式: 小于该数字的所有素数组成的列表。 输入样例: 在这里给出一组输入。例如： 47 输出样例: 在这里给出相应的输出。例如： [2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37, 41, 43] num = int(input()) l

解决为什么直接用下标来替换DataFrame里面的值时所属类型是Object而不是Int: 问题描述： 上课时我们判断“体育”列中的数据是否均为int格式，如果不是int类型的话我们应该用0去替换不是int格式的值，当我们直接用下标，即用以下方法实现时： 然后我们使用df1.体育输出结果时，我们可以看到下图中虽然把体育这一列中的“作弊”换成了我们想要替换的0，但是当我们看它的数据类型时我们会发现是Object而不是Int类型的； 解决过程： 1.在上面的代码块执行完成后，我们不执行df1.体育输出结果时，我

Python之Apriori 算法分析： 利用my_new_apriori.py文件，对杂货店商品进行关联规则挖掘，支持度=0.06，置信度=0.2 使用的数据集： 数据集下载地址： 链接：https://pan.baidu.com/s/14Vgvv5OK-luwTgoEZozbRw 提取码：vvym # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pda import numpy as np #定义函数data_set装载数据集 def load_data_set(