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&=predict（summaries，test_set[i]）
&io）
&urions
&_accuracy（predis，test_set）：
&=0
fe（le））：
&[x][-1]==predis[x]：
&+=1
&ur（le）））*100.0
定义main函数，通过运行main函数，进行分类器的训练和在测试数据集上的准确率评估。
In[10]：defmain（）：
filename='pima-indians.datasv'
split_ratio=0.67
data_set=load_csv_file（filename）
trai=split_data_set（data_set，spli
t_ratio）
print（'Split%srowsintotrai=%sa
&=%srows'%（lerain_
&est_set）））
summaries=summarize_by_class（trai）
&ioions（summaries，test_set）
accuracy=get_accuracy（predis，test_set）
print（'Accuracy：%s'%accuracy
In[11]：main（）
最终可以看到，在测试集上，分类器的准确率大概是73%（图4-4）。
图4-4准确率
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