Примеры команд для ML.

Подготовка

1. Создать две категории (например для двоичной бинарной классификации для машинного обучения)

df.loc[df['col1'] <= 10, 'col2'] = 0.0

df.loc[df['col1'] > 10, 'col2'] = 1.0

2. Сохранить в переменной признаки

а) сохранить нужные столбцы

features =  df.iloc[:, 1:8]

б)вырезать лишние столбцы
features = df.drop(['col1', 'col5'], axis=1)

3. Сохранить в переменной целевой столбец

target =  df['col_name']

features = df.drop(['col5', 'target_col'], axis=1)
target = df['target_col']

4. Импортировать решающее дерево из библиотеки sklearn

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

5. Создать пустую модель и сохраните её в переменной

model = DecisionTreeClassifier()

6. Методы

 - метод fit() для запуска модели

model.fit(features, target) 

- чтобы предсказать ответы метод predict()

answers = model.predict(new_features)