33、机器学习在决策科学中的应用与Python实践

机器学习在决策科学中的应用与Python实践

1. 决策科学案例研究代码分析

1.1 评分计算函数

以下是一个名为 score_giver 的函数，用于计算评分：

def score_giver(C,D):
    E = pd.merge(C,D,how='outer',on='j')
    E.drop(columns=['j'],inplace = True)
    q= classifier.predict(E.values)
    return Counter(q)

此函数接收两个数据框 C 和 D 作为输入，具体操作步骤如下：
1. 使用 pd.merge 将 C 和 D 按照 j 列进行外连接，得到合并后的数据框 E 。
2. 从 E 中删除 j 列。
3. 使用 classifier.predict 对 E 的值进行预测，将结果存储在 q 中。
4. 使用 Counter 统计 q 中各类别的数量并返回。

1.2 产品评论评分计算与排序

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