20、机器学习与人工智能：决策树、随机森林及游戏AI实现

机器学习与人工智能：决策树、随机森林及游戏AI实现

机器学习基础

在机器学习中，数据的预处理是关键的第一步。我们可以使用 pandas 模块的 reindex() 方法结合 numpy 模块的 permutation 能力对数据集进行随机重索引，实现数据集的随机洗牌。具体步骤如下：
1. 数据集划分 ：
- 利用 np.random.permutation() 生成随机排列的行号。
- 使用 reindex() 方法根据随机行号对数据集进行重索引。
- 选取前37,000行作为训练数据集，其余行作为测试数据集。
```python
import pandas as pd
import numpy as np

# 假设data是我们的数据集
data = pd.read_csv('your_data.csv')
np.random.seed(518)  # 可选，确保结果可重复
shuffled_indices = np.random.permutation(len(data))
shuffled_data = data.reindex(shuffled_indices)
training_data = shuffled_data[:37000]
test_data = shuffled_data[37000:]
```