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Python实现页面推荐系统的代码示例
资料介绍
【资源说明】
这段Python代码示例用于实现一个页面推荐系统。它首先从CSV文件中加载数据集，并定义特征和目标变量。然后，使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。接着，使用K近邻分类器模型对训练数据进行拟合，并使用predict方法对测试数据进行预测。最后，使用classification_report函数输出分类报告，该报告包含了分类的准确率等信息。这个代码示例适用于页面推荐系统的实现，但需要根据具体的数据集和业务需求进行调整和优化。
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| 1739.docx | 12K |
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