chapter7的一个小bug

本文介绍了一种去除数据集中多余回车符的方法,并提供了一个简单的Python函数来处理这个问题,确保了决策树模型训练数据的准确性。

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一开始,作者说如果使用准备好的数据集,可以下载他的decision_tree_example.txt。

然后通过my_data = [ line.split('/t') for line in file('decision_tree_example.txt') ]将数据加载进来。但是我发现,如果这样做的话,每行后面那个字符串会有一个回车符/n(我一开始还没注意,后来打印决策树的时候发现不对劲)。

 

编写个小函数去除最后那个回车符:

def loaddata():
    data = []
    for line in file('decision_tree_example.txt'):

        #去掉回车符
        line = line[0:-1]

        #分割
        data.append(line.split('/t'))
    return data

 

注意:在数据中最后一行后面加一个回车,不然会去除最后一行最后一个字母。本可以在函数中进行操作,但修改数据最简单。

使用时,在python shell中输入data = treepredict.loaddata()。

 

PS:记录下算是个小小的收获。

 

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