#apply返回每个测试样本所在叶子节点的索引

clf.apply(xtext)

#predict返回每个测试样本的分类、回归结果

clf.predict(xtest)

#决策树
# from sklearn import tree#导入需要的模块
# clf=tree.DecisionTreeClassifier()#实例化
# clf=clf.fit(x_train,y_train)#用训练集数据训练模型
# result=clf.score(x_test,y_test)#导入测试集，从接口中调用需要的信息进行打分

citerion:不纯度，不纯的越低，训练集拟合越好

机器学习

a=[]
a =[
    ["高小一",1830,"北京"],
    ["高小二",1831,"上海"],
    ["高小一",1832,"北京"]
]

for m in range(3):
    for n in range(4):
        print(a[m][n].end=='\t')
    print() #打印完一行，换行

#修改原列表，不修改新的列表排序
a.sort ##默认是升序
a.sort(reverse= true) ##降序排列

import random
random.shuffle(a) ##打乱排序

【10，20，30，40，50，60，70】【-5：-3】

##倒数第五和倒数第三，包头不包尾

结果：【30，40】

【10，20，30，40，50，60，70】【：：-1】

##反向提取

结果：【70，60，50，40，30，20，10】

#print列表的遍历

#account 计数
#len 列表长度

##index（）获得指定元素在列表中首次出现的索引

a = ["明天出去吗？","不，要去做核酸"]
a.remove('明天出去吗？')
a

#bin(c)#打印二进制数

bin（c&b）

bin（c^b）亦或，相同是0，不相同是1

左移相当于*2右移相当于/2

a==3

a<<3

#字符串拼接

“3”+“2”==“32”

【10，20，30】+【5，10，100】=【10 20 30 5 10 100】

#乘法

“sxt”*3 =sxtsxtsxt

【10，20，30】*2=【10，20，30，10，20，30】

io.StringIO 可变符号串

例如：

s = 'hello.sxt'

import io

sio = io.StringIO(s)

sio

a='abcdfehunlnklnaskdkl'

a[1:5]

a[-5:]

del 变量名  #删除

步长定义

good 重点内容

秩 铺垫

要点总结

上确界：M=supE

下确界：M=infE

1.安装与开发环境

• 安装python时候可开放所有权限
• 勾选环境变量选项
•