層遞dse範文

以下是一個簡單的層遞DSE（Data Science Environments）示例：

```python

# 導入必要的庫

import pandas as pd

import numpy as np

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 創建一些示例數據

X = pd.DataFrame({'特徵1': np.random.rand(100), '特徵2': np.random.rand(100), '特徵3': np.random.rand(100) * 10})

y = pd.Series(np.random.randn(100) * 2 + 3)

# 將數據集分為訓練集和測試集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 定義模型並進行訓練

model = LinearRegression()

model.fit(X_train, y_train)

# 進行預測

y_pred = model.predict(X_test)

# 輸出模型精度評估結果

print("模型精度：", model.score(X_test, y_test))

```

這是一個簡單的線性回歸模型的層遞示例，其中涉及數據準備、模型訓練、預測和精度評估等步驟。你可以根據實際需求修改代碼以適應你的數據集和任務。請注意，DSE還涉及到數據預處理、特徵工程、模型選擇和最佳化等其他方面，需要根據你的具體情況進行適當調整和擴展。

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