代码 1 2 3 from sklearn import tree from sklearn.datasets import load_wine from sklearn.model_selection import train_test_split 1 wine = load_wine() 1 wine.data.shape (178, 13) 1 wine.target array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,

代码 1 2 3 import numpy as np from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor #回归树 import matplotlib.pyplot as plt 1 2 3 #生成噪声曲线 rng = np.random.RandomState(1) rng.rand(2,3)#生成区分行列的二维数据，一维数据不分行列，生

代码 1 2 3 4 5 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split #分割训练集和测试集 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier #K近邻 简单案例 1 2 3 iris=datasets.load_iris() iris_X = iris.data iris_y=iris.target 1 iris_X[:2,:]#四个属

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