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  • Kaggle 学习之旅

    决策树

    https://www.kaggle.com/dansbecker/your-first-machine-learning-model

     1 import pandas as pd  
     2 melb_data_path = 'melb_data.csv'
     3 data1 = pd.read_csv(melb_data_path)
     4 data1.describe()
     5 data1.columns
     6 data2 = data1.dropna(axis=0)
     7 data2.describe()
     8 y = data2.Price #定义target
     9 y.describe()
    10 features = ['Rooms', 'Bathroom', 'Landsize', 'Lattitude', 'Longtitude']
    11 X = data2[features] #定义feature
    12 X.describe()
    13 X.head()
    14 
    15 from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
    16 model1 = DecisionTreeRegressor(random_state=1) #选择决策树模型
    17 model1.fit(X,y)  #训练模型
    18 X.head()
    19 model1.predict(X.head()) #使用模型对X样本前5行进行价格预测

    output:

    >>> X.head()

       Rooms  Bathroom  Landsize  Lattitude  Longtitude

    1      2       1.0     156.0   -37.8079    144.9934

    2      3       2.0     134.0   -37.8093    144.9944

    4      4       1.0     120.0   -37.8072    144.9941

    6      3       2.0     245.0   -37.8024    144.9993

    7      2       1.0     256.0   -37.8060    144.9954

    >>> model1.predict(X.head())

    array([1035000., 1465000., 1600000., 1876000., 1636000.])

    其他:

    查看python 历史命令:    import readline; print ' '.join([str(readline.get_history_item(i + 1)) for i in range(readline.get_current_history_length())])

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/elaron/p/13795999.html
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