决策树方法-对买电脑进行分类预测

本文介绍如何运用决策树算法对潜在电脑购买者进行分类预测,探讨影响购买决策的各种因素,并展示决策树模型在这一场景下的应用。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

用决策树方法对买电脑进行分类预测



from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
import csv
from sklearn import preprocessing
from sklearn import tree
# from sklearn.externals.six import StringIO

allElectronicsDate = open(r'E:\Python\practice\Decision_Tree\Class_buys_computer.csv','rt')
reader = csv.reader(allElectronicsDate)#CSV模块自带的reader方法,可按行读取内容
# print('reader:'+ str(reader))
headers = next(reader)

print(headers)


featureList = []
labelList = []

for row in reader:

    print(row)
    labelList.append(row[len(row)-1])
    # print(labelList)
    rowDict = {}
    for i in range(1,len(row)-1):
        # print(row[i])
        rowDict[headers[i]]=row[i]
        # print(
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