sklearn

2024-07-07 01:05| 来源: 网络整理| 查看: 265

数据链接: https://pan.baidu.com/s/1366cxbt-ofzrO8EQofVTjw 提取码: q98b

我们现在拥有这样一个表格，里面包含一个成年人的[‘年龄’,‘单位性质’,‘权重’,‘学历’,‘受教育时长’,‘婚姻状况’,‘职业’,‘家庭情况’,‘种族’,‘性别’,‘资产所得’,‘资产损失’,‘周工作时长’,‘原籍’,‘收入’]信息，我们希望通过建模，来建立一个根据个人基本的特征，预测月收入的模型。

1.首先读取这个表格

import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import tree,datasets data = pd.read_csv(r'd:\pycharm\data\adult.csv',header = None,index_col = False,names = ['年龄','单位性质','权重','学历','受教育时长','婚姻状况','职业','家庭情况','种族','性别','资产所得',

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