python分类器编写 100
题目要求:使用以上的学习策略,学习一个分类器,并能够对测试数据进行预测,最终输出该分类器在测试数据上的准确率。成人收入数据集共包含32561条训练数据(adult.tra...
题目要求:
使用以上的学习策略,学习一个分类器,并能够对测试数据进行预测,最终输出该分类器在测试数据上的准确率。
成人收入数据集共包含32561条训练数据(adult.train)和16282条测试数据(adult.test)。
以下是整个程序的框架,完善每个函数,最终提交整个程序。
def read_training_set(training_file):
pass
def train_classifier(training_set):
pass
def read_test_set(test_file):
pass
def classify_test_set(classifier, test_set):
pass
def report_results(results, test_set):
pass
print '从训练文件中读取训练集'
training_file = 'adult.train'
training_set = read_training_set(training_file)
print '学习分类器'
classifier = train_classifier(training_set)
print '从测试文件中读取训练集'
test_file = 'adult.test'
test_set = read_test_set(test_file)
print '使用分类器,对测试集进行分类'
results = classify_test_set(classifier, test_set)
print '打印分类结果的准确率'
report_results(results, test_set)
大家比一比,看看谁的分类器准确率更高。除了采用以上的学习策略外,你也可以使用其它更好的策略,以获得更准确的分类器。
一个python程序 重金悬赏。。最高500财富值,也可以20个Q币...总之 谢了!有急用 展开
使用以上的学习策略,学习一个分类器,并能够对测试数据进行预测,最终输出该分类器在测试数据上的准确率。
成人收入数据集共包含32561条训练数据(adult.train)和16282条测试数据(adult.test)。
以下是整个程序的框架,完善每个函数,最终提交整个程序。
def read_training_set(training_file):
pass
def train_classifier(training_set):
pass
def read_test_set(test_file):
pass
def classify_test_set(classifier, test_set):
pass
def report_results(results, test_set):
pass
print '从训练文件中读取训练集'
training_file = 'adult.train'
training_set = read_training_set(training_file)
print '学习分类器'
classifier = train_classifier(training_set)
print '从测试文件中读取训练集'
test_file = 'adult.test'
test_set = read_test_set(test_file)
print '使用分类器,对测试集进行分类'
results = classify_test_set(classifier, test_set)
print '打印分类结果的准确率'
report_results(results, test_set)
大家比一比,看看谁的分类器准确率更高。除了采用以上的学习策略外,你也可以使用其它更好的策略,以获得更准确的分类器。
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