利用决策树进行分类，使用了sklearn包。 决策树分类及sklearn实现决策树的定义决策树的组成信息增益python代码实现决策树可视化一些参考 相关文章： 数据挖掘 | [关联规则] 利用apyori库的关联规则python代码实现 数据挖掘 | [有监督学习——分类] 朴素贝叶斯及python代码实现——利用sklearn 数据挖掘 | [无监督学习——聚类] K-means聚类及python代码实现——利用sklearn 数据挖掘 | [无监督学习——聚类] 凝聚层次聚类及pytho

在学习数据挖掘，刚学到关联规则的apriori算法，老师要求自己写一写。 本着能用库就不自己敲详细代码的原则，找到了这个叫做apyori的库。 自己在CSDN上搜了搜大佬的案例，主要是参考的这个大佬的案例。 但是我照着大佬写的还是不能运行，可能是我的数据跟大佬不一致导致的。 在小npy的帮助下改成了下面这样。 import pandas as pd from apyori import apriori # 读取原始数据 df = pd.read_excel(excel数据文件路径) # 数据转换