Python数据分析 13 分类算法 笔记

文章结构概览

• 分类算法实例：饭店客流量预测

  • • 数据导入

    • 将数据集划分为训练样本与测试样本

    • 构建KNN分类模型

    • • 模型评估结果
      • 预测准确度

    • 构建贝叶斯分类模型

    • • 模型评估结果
      • 预测准确度

    • 构建决策树模型

    • • 模型评估结果
      • 预测准确度

    • 构建SVM模型

    • • 模型评估结果
      • 预测准确度

GitHub: https://github.com/RealEmperor/Python-for-Data-Analysis

在实际应用中，分类算法种类繁多，本文通过一个具体实例来阐述几种常见算法的使用方式。所涉及的算法包括：K最近邻（kNN，k-Nearest Neighbor）分类方法、贝叶斯分类方法、决策树分析方法以及支持向量机（Support Vector Machine, SVM）。

分类算法案例：预测饭店销量

数据导入流程

    import numpy as np
    import pandas as pd
    from sklearn.metrics import classification_report
    from s