第1关：初窥数据

import pandas as pd
import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt#********* Begin *********#
# 读取./train_data.csv并可视化标签的分布并保存可视化结果到./stpe1/dump/result.jpg
df = pd.read_csv('./train_data.csv')# 读取数据
df['Cover_Type'].hist(bins=10)# 绘制树木类型的直方图
plt.savefig('./step1/dump/result.jpg')# 保存数据
plt.show()# 可视化
#********* End *********#

第2关：特征选择

import pandas as pddf = pd.read_csv('./train_data.csv')r = df.drop(['Hillshade_3pm'], axis = 1)print(r)

第3关：树木类型识别

def predict_cover_type(train_feature, label, test_feature):from sklearn.ensemble import RandomForestClassifierrfc = RandomForestClassifier(n_estimators=10)rfc.fit(train_feature,label)return rfc.predict(test_feature) def predict_cover_type(train_feature, label, test_feature):from sklearn.ensemble import RandomForestClassifierrfc = RandomForestClassifier(n_estimators=10)#rfc.fit(train_feature,label)return rfc.predict(test_feature)

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