so Laden Sie CSV-Daten in scikit und für Naive Bayes-Klassifikation
Versuchen zu laden, benutzerdefinierte Daten zu erfüllen NB Einstufung in Scikit. Brauche Hilfe beim laden der Beispiel-Daten in Scikit und führen Sie dann NB. Gewusst wie: laden Sie die kategorischen Werte für target.
Verwenden Sie die gleichen Daten zum Trainieren und Testen oder nutzen Sie ein komplettes set nur für den test.
Sl No,Member ID,Member Name,Location,DOB,Gender,Marital Status,Children,Ethnicity,Insurance Plan ID,Annual Income ($),Twitter User ID
1,70000001,Fly Dorami,New York,39786,M,Single,,Asian,2002,0,548900028
2,70000002,Bennie Ariana,Pennsylvania,6/24/1940,F,Single,,Caucasian,2002,66313,
3,70000003,Brad Farley,Pennsylvania,12001,F,Married,4,African American,2002,98444,
4,70000004,Daggoo Cece,Indiana,14032,F,Married,2,Hispanic,2001,41896,113481472.
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Folgende sollte Ihnen den Einstieg benötigen Sie pandas und numpy. Sie können laden Sie Ihre .csv in einen Daten-frame und verwenden Sie, um Eingang in das Modell. Sie alle müssen also in der Definition von Zielen (0 für negative und 1 positive, vorausgesetzt binäre Klassifikation) je nachdem, was Sie versuchen, zu trennen.