python实现汽车状态分类器

本文介绍如何使用Python搭建一个汽车状态分类器,参考了https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/ML-practice/build-car-classifier-from-scratch1/的相关教程,详细讲解了模型构建过程。

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

分析数据
data_processing.py
import pandas as pd
from urllib.request import urlretrieve


def load_data(download=True):
    if download:
        data_path = urlretrieve("http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/car/car.data","car.csv")
        print("下载成功")

    col_names = ["buying","maint","doors","persons","lug_boot","safety","class"]
    data = pd.read_csv("car.csv",names=col_names)
    return data

def convert2onehot(data):
    return pd.get_dummies(data, prefix=data.columns)

if __name__ == '__main__':
    data = load_data(download=True)
    new_data = convert2onehot(data)

    for name in data.keys():
        print(name, pd.unique(data[name]))

    print(new_data.head())
    print(data.head())
    print("num of data:",len(data),"\n")
    new_data.to_csv("car_onehot.csv",index=False)

搭建模型 

model.py


                
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