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文档简介

数据挖掘技术与应用红酒数据决策树分类实训实训目标理解决策树算法的核心步骤。利用Python实现算法应用，提升编程技能。通过数据集的部分样本训练构造决策树模型。调用构建好的决策树模型对测试集样本进行预测，并求出测试精度。实训环境使用3.6版本的Python。使用jupyternotebook或PyCharm2018社区版作为代码编辑器。numpy、pandas、sklearn实训数据红酒数据共178个样本，代表了红酒的三个档次（分别有59，71，48个样本），以及与之对应的13维的属性数。实训内容导入必要的库。导入数据集。获取特征值。获取标签。随机划分训练集和测试集创建模型对测试集进行预测并将结果与label进行对比，计算准确度红酒数据决策树分类实现代码导入数据包fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearnimportdatasetsimportnumpyasnp数据说明红酒数据共178个样本，代表了红酒的三个档次（分别有59，71，48个样本），以及与之对应的13维的属性数。导入数据集wine=datasets.load_wine()获取特征值X=wine.data获取标签Y=wine.target随机划分训练集和测试集X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,Y,test_size=0.3,random_state=6)创建模型model=DecisionTreeClassifier(random_state=5).fit(X_train,y_train)对测试集进行预测pre=model.predict(X_test)并将结果与label进行对比，计算准确度print("准确度为：{:.3f}".format(np.mean(pre==y_test)))print("准确度为

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