课程简介：
分类和预测是两种常用数据分析方式，可以用于提取数据类模型、预测未来的数据趋势，被广泛用于信用评价、医疗诊断、性能预测和购物选择分析等。本节采用决策树分类模型，利用 sklearn 库提供的决策树分类器对收入数据集进行收入水平分类、预测。
课程目标：
- 掌握 Dataframe 结构数据描述性统计分析方法
- 熟悉 sklearn 库决策树分类器构建方法
- 了解分类器性能评价指标及模型调整
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分类和预测是两种常用数据分析方式，可以用于提取数据类模型、预测未来的数据趋势，被广泛用于信用评价、医疗诊断、性能预测和购物选择分析等。本节采用决策树分类模型，利用 sklearn 库提供的决策树分类器对收入数据集进行收入水平分类、预测。
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本文标题：用 sklearn 库决策树分类器进行收入水平分类丨数析学院精品
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/yemsettx.html
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