數據集介紹
使用數據集Wine，來自UCI? 。包括178條樣本，13個特征。
import pandas as pd
import numpy as np
df_wine = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine/wine.data', header=None)
df_wine.columns = ['Class label', 'Alcohol',
'Malic acid', 'Ash',
'Alcalinity of ash', 'Magnesium',
'Total phenols', 'Flavanoids',
'Nonflavanoid phenols',
'Proanthocyanins',
'Color intensity', 'Hue',
'OD280/OD315 of diluted wines',
'Proline']
分割訓練集和測試集
隨機分割
分為訓練集和測試集
方法：使用scikit-learn中model_selection子模塊的train_test_split函數
from sklearn.model_selection import train_test_split
X, y = df_wine.ix[:, 1:].values, df_wine.ix[:, 0].values
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=0)#隨機選擇25%作為測試集，剩余作為訓練集
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