游码客

决策树是一种常见的机器学习算法，用于分类和回归任务。它模拟了人类决策过程，通过一系列的问题来引导决策。决策树的构建涉及三个主要步骤：特征选择、树的构建和树的剪枝。 1. 特征选择 特征选择是决策树构建

朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。尽管简单，朴素贝叶斯分类器在实际应用中表现出了出色的效果，尤其是在文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域。 贝

K近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）是一种基本的分类与回归方法。这个算法的思想非常简单、直观，但却非常强大。它既可以用于分类，也可以用于回归。 KNN算法原理 KNN工作原理可

使用 eval() 进行高效计算 eval() 函数在 Pandas 中是一种高效率的字符串表达式求值器，允许对 DataFrame 进行快速计算。这个功能基于 Numexpr 库，能够加速某些特定类

选择数据 获取列 单列获取 要获取 DataFrame 的单个列，你可以使用列名以两种不同的方式： 使用点（.）操作符，这种方式更像是访问对象的属性。 使用方括号（[]）和列名，这种方式更像是从字典中

Pandas 中的索引主要有两种形式：轴标签（行标签）和列名。 索引类型 Pandas 提供了多种索引类型，包括： Index：最常见的索引类型，用于索引 DataFrame 的行。 Int64Ind

Pandas 的 DataFrame 是一个二维的、大小可变的、异质型表格数据结构，带有标签化的轴（行和列）。简单来说，你可以将 DataFrame 看作是一个 Excel 表格或 SQL 数据表，在

Pandas是一个开源的Python数据分析库，提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。它是基于NumPy库构建的，使得数据预处理、清洗、分析变得更加快速和简单。Pandas主要有两种类型的数

索引 基本索引 NumPy索引类似于Python列表的索引，但它提供了更多的功能。对于一维数组，你可以使用整数索引访问特定位置的元素： 对于多维数组，你可以使用逗号分隔的索引元组来访问元素： 切片索引