机器学习（决策树应用中使用CSV文件出现的错误）（2018年12月27日）

最新推荐文章于 2023-09-18 09:50:54 发布
最新推荐文章于 2023-09-18 09:50:54 发布
阅读量348 收藏
点赞数
分类专栏： 机器学习 文章标签： 机器学习 Python
本文探讨了在构建决策树机器学习算法过程中遇到的CSV文件处理错误，主要原因是Python2与Python3之间的格式差异，详细分析了如何识别并解决这一常见问题。

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

构建决策树机器学习算法时，使用CSV出现错误

 

修改后：

 

再修改：

 

报错原因主要是Python2和Python3的格式区别。

ML_机器学习
JanLEE
09-07 1604
一、人工智能课程概述 1. 什么是人工智能 人工智能（Artificial Intelligence）是计算机科学的一个分支学科，主要研究用计算机模拟人的思考方式和行为方式，从而在某些领域代替人进行工作. 2. 人工智能的学科体系 以下是人工智能学科体系图： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-7MjDFPEM-1630890243454)(img/AI_structure.png)] 机器学习（Machine Learning）：人工智能的一个子学科，研究人工智
b站唐老师人工智能基础知识笔记
qq_45064049的博客
08-19 2291
机器学习1.机器学习概述1.1.人工智能概述1.2.人工智能发展历程1.3.人工智能主要分支1.4.机器学习工作流程1.5.机器学习算法分类1.6.模型评估1.7.1.8.深度学习间接[了解]2.机器学习基础环境安装与使用3.4.Numpy5.Pandas 1.机器学习概述 1.1.人工智能概述 1.2.人工智能发展历程 1.3.人工智能主要分支 1.4.机器学习工作流程 1.5.机器学习算法分类 1.6.模型评估 1.7. 1.8.深度学习间接[了解] 2.机器学习基础环境安装与使用 3. 4.Numpy
决策树算法的csv原始数据文件
10-23
scikit-learn机器学习库实现决策树算法需要的csv原始数据文件
构建决策树的一个严重的思路错误
丛晓男
10-22 2082
     前几天做决策分析的作业的时候，遇到一道构建决策树的题，我出现了比较严重的思路错误，现总结如下。    原题：有人有资产1000用于购买股票，A中股票有0.7的机会增值一倍，0.3的概率联本丢掉；B中股票有0.6的机会增值一倍，0.4的概率连本丢掉。设该投资者的效用u与收益x的关系为u(x)= ln(x+3000)。决策人用m购A股票，1000-m购买B股票。画出该决策树，并求m。
机器学习实战：决策树勘误
sinat_35508895的博客
02-01 397
机器学习实战主要用的python2.x，我目前使用的python3.5，决策树代码出错部分：pickle包def storeTree(inputTree,filename): import pickle fw=open(filename,'wb') pickle.dump(inputTree,fw) fw.close() def grabTree(filename):
决策树数据
12-21
决策数数据，用来验证demo的。 保存成了csv格式，方便测试
决策树过拟合问题的解决思路
热门推荐
机器学习算法与Python学习
12-04 3万+
本文章介绍决策树学习的实际问题包括确定决策树增长的深度；处理连续值的属性；选择一个适当的属性筛选度量标准；处理属性值不完整的训练数据；处理不同代价的属性；以及提高计算效率。下面我们讨论每一个问题，并针对这些问题扩展基本的ID3算法。事实上，为了解决其中多数的问题， ID3算法已经被扩展了，扩展后的系统被改名为C4.5（Quinlan 1993）.
Draft Mon Nov 12 15:20:27 CST 2018-数据集
03-30
这个“Draft Mon Nov 12 15:20:27 CST 2018-数据集”很可能是某个项目或研究的初步版本，创建于2018年11月12日。日期通常用于追踪和管理数据集的更新和版本控制。 数据集通常包含大量结构化或非结构化的数据，这些...
Draft Fri Jul 27 16:42:51 CST 2018-数据集
04-01
这个名为"Draft Fri Jul 27 16:42:51 CST 2018-数据集"的压缩包文件，虽然标题简洁，但暗示了这可能是一个在2018年7月27日创建或更新的数据集草案。它包含了一个名为“touna_hulu.csv”的CSV文件，这种文件格式通常...
Draft Tue Oct 16 22:30:04 CST 2018-数据集
03-05
"guangdong_round1_submit_sample_20180916.csv"很可能是一个比赛或者项目的第一轮提交样本数据集，源自广东省，可能与2018年9月16日举办的一场比赛或活动有关。这种类型的数据集通常包含多个列，每列代表一个特定...
决策树代码及实验数据文件
04-02
决策树是一个通过训练的数据来搭建起的树结构模型，根节点中存储着所有数据集和特征集，当前节点的每个分支是该节点在相应的特征值上的表现，而叶子节点存放的结果则是决策结果。通过这个模型，我们可以高效的对于未知的数据进行归纳分类。每次使用决策树时，是将测试样本从根节点开始，选择特征分支一直向下直至到达叶子节点，然后得到叶子节点的决策结果。
决策树实现算法C语言编写
11-29
决策树算法实现分类，采用c语言进行编写！能够进行MFC显示，结果比较好！
pandas.read_csv报错FileNotFoundError: File b‘xx’ does not exist
Beacon
04-03 2万+
注意Windows下路径中的反斜杠\和斜杠/或\\的区别 !!! 报错信息如下： Traceback (most recent call last):   File "E:/ml/titanicmodel.py", line 5, in <module>     data_train = pd.read_csv("E:\titanicdata\train.csv")   File ...
navicat 导入csv未响应_mysql导入csv的4种报错的解决方法
weixin_39607873的博客
12-24 2574
以此悼念我今天踩过的4个坑……坑一：local的错报错：ERROR 3948 (42000): Loading local data is disabled; this must be enabled on both the client and server sides修正：去掉localmysql> load data infile ……坑二：csv地址错报错：ERROR 1290 (H...
MachineLearning01_DecisionTree(决策树)
martinmateng的博客
07-01 5751
分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。他是一种监管学习，所谓监管学习就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，那么通过学习得到一个分类器，这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。这样的机器学习就被称之为监督学习。 下面介绍用ID3算法构造决策树的过程(参考 http://blog.youkuaiyun.com/acdreamers/article/details/
决策树问题一：读取文件头报错问题 has no attribute next
weixin_34212189的博客
08-23 139
这个是版本的问题引起的，在2.7版本中应该使用代码如下： allElectronicsData = open(r'AllElectronics.csv', 'rb') reader = csv.reader(allElectronicsData) print(reader) headers =reader.next 在高版本中： allElectronicsData = open(r'AllEle...
【从零入门人工智能】决策树实战_数据集：iris_data.csv
David的博客
12-28 1762
本次实验通过建立决策树，实现对标签数据的有效分类;通过修改叶子节点最少样本数对应参数，可调控制树的分支深度;决策树是一种比较简单的分类方法，具有容易理解、容易处理分类特征等优点，但是也存在容易出现过拟合的问题。
数据结构与算法之决策树算法
最新发布
weixin_47225948的博客
09-18 1025
数据结构与算法之决策树算法
使用scikit-learn对csv数据文件构建决策树并可视化
小白tree的博客
04-20 4149
1、对数据进行处理并训练评估模型 from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score, KFold import pandas as pd import numpy as np path = "你的csv.csv" # 5分类的 data = pd.read_csv(path) # 打乱数据集 from...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值