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定义读取数据文件的函数load_csv_file。
把数据文件中的每一行封装到一个list中，然后对数据进行处理，把数据转换成浮点型数据并返回data_set。
In[2]：defload_csv_file（filename）：
withopen（filename）asf：
lines=csv.reader（f）
data_set=list（lines）
fe（le））：
data_set[i]=[float（x）forxi[i]]
&a_set
把数据集分割成训练数据和测试数据，分割比例通过参数split_ratio确定，一般按“训练数据∶测试数据=2∶1”
来分割。
这里使用了random库进行随机划分，以保证用来训练和测试的数据尽量服从同样的分布。
I_data_set（data_set，split_ratio）：
trai（le_ratio）
trai=[]
data_set_copy=list（data_set）
&rai_prob：
&_label=class_val
&_prob=probability
&_label
定义准确性评估函数，在测试数据上评估分类器的准确率。
I_prediaries，test_set）：
&ions=[]
fe（le））：
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