博客

python简单预测模型

步骤1：导入所需的库，读取测试和训练数据集。

#导入pandas、numpy包，导入LabelEncoder、random、RandomForestClassifier、GradientBoostingClassifier函数

import pandas as pd

import numpy as np

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

import random

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier

#读取训练、测试数据集

train=pd.read_csv(‘C:/Users/AnalyticsVidhya/Desktop/challenge/Train.csv’)

test=pd.read_csv(‘C:/Users/AnalyticsVidhya/Desktop/challenge/Test.csv’)

#创建训练、测试数据集标志

train=’Train’

test=’Test’

fullData =pd.concat(,axis=0) #联合训练、测试数据集

步骤2：该框架的第二步并不需要用到python，继续下一步。

步骤3：查看数据集的列名或概要

fullData.columns # 显示所有的列名称

fullData.head(10) #显示数据框的前10条记录

fullDa