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? 52 4 4 3 0
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3 43 2 1 3 0
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3 43 1 ? ? 0
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4 34 ? ? 4 0
5 60 4 3 3 1
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4 65 4 3 3 0
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4 26 1 1 ? 0
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5 58 4 5 3 1
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5 36 4 3 3 1
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4 39 4 4 3 1
5 83 4 4 3 1
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5 78 4 4 3 1
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5 60 4 4 3 1
5 56 2 3 3 1
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4 ? 4 5 3 1
4 69 1 5 3 1
5 66 1 4 3 1
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5 ? 4 4 3 1
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4 32 4 3 3 0
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4 71 4 5 3 1
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5 75 4 5 3 1
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4 60 1 3 3 0
5 87 4 5 3 1
4 70 4 4 3 1
5 55 4 5 3 1
3 21 1 1 3 0
4 50 1 1 3 0
5 76 4 5 3 1
4 23 1 1 3 0
3 68 ? ? 3 0
извините, что так все прикрепляю, файл и ссылку не получилось прикрепить, https://archive.ics.uci.edu у меня этот сайт перестал открываться, mammographic mass, задача классификации import pandas
from sklearn import tree
import numpy as np
pandas.options.mode.chained_assignment = None
# Matplotlib visualization
import matplotlib.pyplot as plt
# Internal ipython tool for setting figure size
from IPython.core.pylabtools import figsize
# Seaborn for visualization
import seaborn as sns
sns.set(font_scale = 2)
# Splitting data into training and testing
from sklearn.model_selection import train_test_split
from pandas.plotting import scatter_matrix
table = pandas.read_csv ('/Users/anastasiia/Desktop/Новая папка/mammographic_masses.csv')
print (table)
table.info()
print ("\n Y means that and that \n x1 means that and that \n")
table.columns = ['X' + str(i) for i in range(1, 6)] + ['Y']
table.head()
print(table)
X = table.drop(('Y'), axis=1) # Выбрасываем столбец 'class'.
y = table['Y']
feature_names = X.columns
print (feature_names)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.3, random_state = 11)
N_train, _ = X_train.shape
N_test, _ = X_test.shape
print("\n")
print (N_train, N_test)