通过AI算法预测彩票

以下是一个简单的性别预测分类树的 Python 代码实现： ``` import pandas as pd from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score 读取数据集 data = pd.read_csv(&39;gender.csv&39;) 定义特征和目标列 X = data.drop([&39;Gender&39;], axis=1) y = data[&39;Gender&39;] 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) 定义决策树分类器 clf = DecisionTreeClassifier() 训练模型 clf.fit(X_train, y_train) 预测测试集 y_pred = clf.predict(X_test) 计算准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(&39;Accuracy:&39;, accuracy) ``` 以上代码实现了一个简单的性别预测分类树，其中数据集来自一个名为 `gender.csv` 的文件。数据集包含了一系列特征，如身高、体重、年龄等等，以及对应的性别。代码中使用了 `DecisionTreeClassifier` 对数据进行分类，然后计算了模型的准确率。