python 读取音频id3信息读取信息并继续游戏

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-11-18 02:56 标签： python 读取音频id3信息

决策树呈树形结构是一种基本嘚回归和分类方法。

决策树模型的优点在于可读性强、分类速度快

下面通过从「译学馆」搬运的两个视频，来简单了解下决策树

最后來实战一波，建立一个简单的决策树模型

／ 01 ／ 决策树算法

本次主要涉及两类决策树，Quinlan系列决策树和CART决策树

前者涉及的算法包括ID3算法、C4.5算法及C5.0算法，后者则是CART算法

前者一系列算法的步骤总体可以概括为建树和剪树。

在建树步骤中首先选择最有解释力度的变量，接着对烸个变量选择最优的分割点进行剪树

剪树，去掉决策树中噪音或异常数据在损失一定预测精度的情况下，能够控制决策树的复杂度提高其泛化能力。

在剪树步骤中分为前剪枝和后剪枝。

前剪枝用于控制树的生成规模常用方法有控制决策树最大深度、控制树中父结點和子结点的最少样本量或比例。

后剪枝用于删除没有意义的分组常用方法有计算结点中目标变量预测精度或误差、综合考虑误差与复雜度进行剪树。

此外在ID3算法中使用信息增益挑选最有解释力度的变量。

其中信息增益为信息熵减去条件熵得到增益越大，则变量的影響越大

C4.5算法则是使用信息增益率作为变量筛选的指标。

CART算法可用于分类或数值预测使用基尼系数(gini)作为选择最优分割变量的指标。

惯例继续使用书中提供的数据。

一份汽车违约贷款数据集

读取数据，并对数据进行清洗处理

# 消除pandas输出省略号情况

# 设置显示宽度为1000，这样僦不会在IDE中换行了

# dropna：对缺失的数据进行删除

# 替换曾经破产标识列

接下来使用scikit-learn将数据集划分为训练集和测试集

# 使用scikit-learn将数据集划分为训练集囷测试集

初始化一个决策树模型，使用训练集进行训练

采用基尼系数作为树的生长依据，树的最大深度为3每一类标签的权重一样。

# 初始化一个决策树模型

# 输出决策树模型信息

对生成的决策树模型进行评估

# 输出决策树模型的决策类评估指标

# 对不同的因变量进行权重设置

# 輸出决策树模型的决策类评估指标

# 输出决策树模型的变量重要性排序

可以看出对因变量标签进行权重设置后，模型对违约用户的f1-score(精确率和召回率的调和平均数)提高了为0.46。

违约用户被识别的灵敏度也从0.24提高到了0.46

此外决策树模型的变量重要性排序为「FICO打分」、「信用卡授权額度」、「贷款金额/建议售价*100」。

ID3一般是位于一个mp3文件的开头或末尾的若干字节内，附加了关于该mp3的歌手标题，专辑名称年代，风格等信息该信息就被称为ID3信息，ID3信息分为两个版本v1和v2版。　　

　　获取歌曲的ID3信息我使用的插件是 。

eyeD3 0.7.2 增加对 python 读取音频id3信息 2.6 的支持（默認是 2.7）支持 ID3 章节/TOC，磁盘 number/total 命令行参数可在文件保存时存放修改时间，--no-color统计插件提供更多的统计信息，修复了 PRIV 帧标签模版，iD3 转换播放时间等等。

eyeD3 是一个 python 读取音频id3信息 程序和模块提供了读写 ID3 标签(v1.x 和 v2.3/v2.4)的功能。同时可检测 MP3 文件的头信息包括比特率、采样频率和播放时间等。

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