上一篇博客主要介绍了决策树的原理，这篇主要介绍他的实现，代码环境python 3.4，实现的是ID3算法，首先为了后面matplotlib的绘图方便，我把原来的中文数据集变成了英文。原始数据集：变化后的数据集在程序代码中体现，这就不截图了构建决策树的代码如下：#coding :utf-8
'''
2017.6.25 author :Erin
function: "decesion tree" ID
转载
2024-08-26 15:08:40
40阅读
在Python中导入UCI数据集，是许多数据科学和机器学习领域从业者的日常需求。在本文中，将详细记录如何有效地导入UCI数据集，并分析可能遇到的问题及解决方案。
### 问题背景
UCI（加州大学欧文分校）机器学习库是一个著名的数据集来源，包含了大量用于测试和验证机器学习算法的数据集。正因为其丰富性和多样性，许多数据科学家都希望直接在Python项目中使用这些数据集。如果无法有效导入数据集，将
开发中经常有需要将Excel导入数据集的需要，但每张Excel的栏位都会不同，常规的做法有两种： 一、针对每一张Excel的栏位与数据集栏位位置在程序中写好，一一对应导入 二、针对每一张Excel的栏位与数据集栏位配置好应用参数 这两种方法都比较麻烦，很不灵活，所以我写了一个比较通用的方法，只要符合以下条件就可以直接使用：
1、Excel第一行是栏位标题，第二行开始是数据2、应用程序数据集显示控
转载
2024-05-30 19:23:19
51阅读
一般的开发过程中，我们需要使用pycharm来连接数据库，从而来进行对数据库的操作，这里主要连接的是mysql数据库，另外加了使用pandas模块读取数据库的操作，基本的操作如下所示：直接连接数据库import pymysql
conn = pymysql.connect(host='localhost',port=3306,db='joker',user='root',password='ro
转载
2023-05-26 21:06:54
424阅读
编者语：我们在用python进行数据分析，尤其是进行机器学习的学习时，会经常性的加载很多数据集，一般我们加载某些数据集，都是先从UCI数据集上找到某个数据集，然后下载，下载完成之后再用python加载。在我进行机器学习的初期，我用过这种方法几次，但这种方法真的是很麻烦，会浪费我们大量的时间。后来我发现，python有一些简单的库（或者称之为包）的东西，使之我们加载一些机器学习的数据集的时候方便、快
转载
2023-06-09 00:44:27
723阅读
程序目录1.说明1.1 数据集放置格式说明1.2 函数引用说明1.3 加载数据集程序中函数的使用方法说明2.配置库文件（开始）3.主函数4.从路径提取图片，并进行归一化处理5.对图片进行数据增强的函数6.显示9张图片，可以用来看数据增强后图片效果 1.说明1.1 数据集放置格式说明数据集文件夹下的不同类别图片需要先进行整理，放在不同的子文件夹，放置格式如图所示： 这里只有2类，当然多个分类也行，
转载
2023-06-08 20:30:53
959阅读
baseline_main.py封装过后经过封装后，在baseline_main.py中只有一行train_dataset, test_dataset, _ = get_dataset(args)util.py逐步展开传参也就是把args这个从命令行中获取的参数传入函数中，args.dataset选择数据集。args：一个包含各种设置和参数的对象。这里包括选择的数据集类型（如 'cifar' 或
转载
2024-08-26 08:11:07
76阅读
入门机器学习时，一些测试数据是网络上的csv文件。这里总结了两种加载csv文件的方式： 1 通过numpy、urllib2加载import numpy as np
import urllib2
url = "http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/pima-indians-diabetes/pima-indian
转载
2023-05-29 14:16:07
646阅读
之前简单介绍过，python有强大的数据处理和分析的能力，能够帮助省去excel很多繁琐的步骤或者省去写宏的烦恼，并且运行速度快的不是一点点。然而，现实工作中，大家手上的数据更多的可能是excel的文件，不用担心，只要一步操作就可以实现读取了。我画了张简单的流程图例子(pandas怎么处理excel)，帮助大家理解。也许有人会说，如果只是为了排个序，有必要搞这么复杂吗，我自己带开excel，倒腾一
转载
2023-08-11 16:37:08
137阅读
一、安装环境windows10，anaconda3，python3.7二、安装过程1. 打开anaconda promptconda create --name=labelme python=3.7
activate labelme
conda install pyqt
pip install labelme2. 打开labelmelabelme 三、下次打开labelmeactivat
转载
2024-01-10 16:59:05
175阅读
# 如何将数据集导入Python：一个具体方案
导入数据集到Python环境中是数据分析和机器学习项目的第一步。本文将介绍如何将一个CSV文件导入到Python中，并进行基本的数据处理和分析。我们将使用Pandas库，这是Python中用于数据分析的强大工具。
## 1. 需求分析
在这部分，我们假设我们有一个CSV文件，这个文件包含关于某公司员工的信息，包括他们的姓名、年龄、职位和薪资等数
## Python导入数据集及相关操作
在数据分析和机器学习领域，我们经常需要导入数据集来进行各种分析和建模工作。Python是一种功能强大且易于学习的编程语言，提供了许多库和工具，可以帮助我们轻松地导入和处理数据集。本文将介绍如何使用Python导入数据集，并展示一些常见的数据处理操作。
### 导入数据集
Python有许多库可以用来导入数据集，其中最常用的是pandas库。Pandas
原创
2024-03-13 07:05:28
127阅读
python数据集获取（sklearn自带的数据集、UCI数据集）一、UCI数据集介绍二、 sklearn自带的小数据集sklearn 自带数据集的常规使用鸢尾花数据集：load_iris（）：用于分类任务的数据集手写数字数据集load_digits()乳腺癌数据集load-barest-cancer（）糖尿病数据集波士顿房价数据集体能训练数据集：生成数据集 一、UCI数据集介绍UCI数据集是一
转载
2023-09-01 06:37:05
375阅读
# 项目方案：Pythoncharm数据集导入方案
## 1. 项目背景
在进行数据分析或机器学习项目时，通常需要导入特定的数据集进行处理和分析。Pythoncharm是一个包含大量数据科学工具的Python IDE，为了能够顺利进行数据分析，我们需要找到合适的方法来导入数据集。
## 2. 解决方案
### 2.1 数据集准备
首先，我们需要准备一个数据集文件，比如CSV格式的文件。数据集
原创
2024-02-18 07:29:55
1399阅读
刚开始学习Python基本语法时内心的万马奔腾依旧历历在目。现在再回头看看这些基本语法，就算不去刻意记住但是也能自然而然地写出来了。跟学习英语是一样的，先学习语法的大框架，细枝末节在后续的学习中会变得越来越熟练。
转载
2023-08-01 11:37:57
5阅读
1 importnumpy as np2 importrandom3 from matplotlib importpyplot as plt4
5 classK_means(object):6 def __init__(self,X,k,maxIter):7 self.X = X#数据集 是一个矩阵
8 self.k = k#所需要分的类的数
9 self.maxIter = maxIter#所允
转载
2023-07-07 20:13:08
86阅读
python数据科学系列文章目录python数据科学系列?1.加载sklearn包中的数据集?2.创建模拟数据集?2.1 回归数据集?2.2 分类模拟数据集?2.3 聚类数据集?3. 加载CSV文件?4. 加载excel文件?5. 查询SQL数据库加载数据是我们进行数据分析的第一步，本文主要介绍以下几个常用的方面导入数据集加载scikit-learn中的数据集创建模拟数据集导入csv数据集导入ex
转载
2023-07-03 17:49:00
230阅读
在数据科学和机器学习中，划分数据集为训练集和测试集是确保模型性能的重要步骤。在用Python进行模型开发的时候，如何有效地导入测试集是一个需要认真对待的问题。本文将详细讨论这一过程，并提供代码示例及相应的流程图，帮助读者更好地理解如何在Python中导入测试集。
### 一、基本概念
在机器学习过程中，通常将数据集分为训练集和测试集。训练集用于模型的训练，而测试集用于评估模型在未见数据上的表现
# Python如何将数据集进行导入
在数据分析和机器学习领域，导入数据集是一个非常基础且重要的步骤。Python提供了多种方式来导入数据集，包括从本地文件、URL、数据库等不同来源。下面将介绍一些常见的数据导入方法，并给出相应的代码示例。
## 1. 从本地文件导入数据集
从本地文件导入数据集是最常见的一种方式。Python中可以使用`pandas`库来处理各种数据格式的文件，如CSV、E
原创
2023-09-10 11:50:33
1924阅读
前言CSMAR(国泰安)数据库是经济金融相关的科研工作者用到的最多的数据库之一。它提供了丰富全面的上市公司财务及金融数据，以及一些行业宏观层面的数据。但是，它并没有像WRDS(沃顿研究数据服务)等数据库提供丰富接口(如SAS，R等)供下载，只能在网页上下载好数据然后导入到相应的分析软件进行分析。我在最近使用该数据库时发现，虽然CSMAR(国泰安)数据库可以提供CSV格式下载，但限制每次只能有300
转载
2024-08-22 13:54:00
30阅读
