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2024年2月24日发(作者：source和resource的区别)
python分类汇总代码
Python是一种非常流行的编程语言，被广泛应用于数据分析和机器学习领域。在机器学习中，分类是一个非常重要的任务。本文将介绍Python中常用的分类算法，并提供相应的代码示例。
1.决策树
决策树是一种基于树形结构的分类算法，可以对数据进行分类和预测。决策树通过对特征进行划分，从而得到对目标变量预测的规则。
代码示例：
from import DecisionTreeClassifier
from ts import load_iris
from _selection import train_test_split
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(,
, test_size=0.2)
clf = DecisionTreeClassifier()
(X_train, y_train)
y_pred = t(X_test)
2.支持向量机
支持向量机是一种强大的分类算法，可以解决非线性分类问题。它通过寻找一个最优的超平面来将样本分为不同的类别。
代码示例：
from import SVC
from ts import load_iris
from _selection import train_test_split
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(,
, test_size=0.2)
clf = SVC(kernel='linear', C=1.0)
(X_train, y_train)
y_pred = t(X_test)
3.随机森林
随机森林是一种集成学习算法，它包含多个决策树，并且在每次决策树的划分时，随机选择一组特征进行划分。
代码示例：
from le import RandomForestClassifier
from ts import load_iris
from _selection import train_test_split
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(,
, test_size=0.2)
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=10)
(X_train, y_train)
y_pred = t(X_test)
4.K近邻
K近邻是一种简单的分类算法，它通过计算测试样本与训练样本之间的距离，利用少数服从多数的原则进行分类。
代码示例：
from ors import KNeighborsClassifier
from ts import load_iris
from _selection import train_test_split
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(,
, test_size=0.2)
clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
(X_train, y_train)
y_pred = t(X_test)
以上是Python中常用的分类算法，每种算法都有自己的优缺点，需要针对具体问题选择合适的算法。通过实践，可以不断提高自己的分类能力。
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