Python Classification Model Creation Summary

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简介：分类是一种依据数据特征将其划分为不同类别的过程。

监督学习分类器通过使用具有标签的训练样本构建模型，进而对未标记的数据实施分类操作。

一、简单分类器

首先，借助numpy生成一组基础数据，共创建了8个数据点；

查看代码

复制代码

    X = np.array([[3, 1], [2, 5], [1, 8], [6, 4], [5, 2], [3, 5], [4, 7], [4, -1]])

为这8个数据点分配预设的分类标识

复制代码

    y = [0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0]
    class_0 = np.array([X[i] for i in range(len(X)) if y[i] == 0])
    class_1 = np.array([X[i] for i in r

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