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python - 将 KMeans 应用于 pandas DataFrame

问题描述

数据集图像

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#KMEANS
import collections
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.002)

kmeans=KMeans(n_clusters=2)
kmeans.fit(X_train)
labels = kmeans.predict(X_test)
//X and y in train_test_split stands for:

X=newTotalDataset.drop('identifier',axis=1)
y=newTotalDataset['identifier']

我有一个具有 44 个特征和 30000 行的数据框

打印（收藏。计数器（标签））。最后一个是一个标识符，表示该行是分配给人员 1 还是人员 0。我在训练和测试中拆分了我的数据集，并删除了我的最后一个特征。

问题是当我打印“标签”时，因为它告诉我所有行都属于人 0

标签中 0 和 1 的计数器的结果是：Counter({0: 103})

怎么可能？怎么了？

标签： pythonpandask-means

解决方案

如果您在预测之前有标签，您想要进行监督学习并且您没有使用好的算法，请查看一些模型，例如：

  • 逻辑回归
  • 随机森林分类器
  • 支持向量机分类器

和别的

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