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实际标记是8123个，需要剔除最后一个''标记
In[12]：label=label[0：-1]
#获得8123个标记
因为用来表示类别的“e”
和“p”
是英文字母，所以需要转化成1和0以便计算机使用，其中1表示可食用，0表示有毒。
使用以下代码完成转化，这是一个循环程序。
In[13]：fe（0，8123）：
iflabel[i]=='e'：
label[i]=1
else：
label[i]=0
接下来就可以设置Y数据了。
In[14]：Y=label
In[15]：Y=Y.astype（Y）
接下来处理训练样本。
In[16]：data=data.drop（['样本编号'，'标记']，axis=1）
#训练样本需要将两列去掉（样本编号和标记）
In[17]：data.shape
Out[17]：（8124，22）
#训练样本的行列数量
Ia=np.array（data）
Ia=a[0：-1，：]
#去掉最后一行
Ia.shape
Out[20]：（8123，22）
#新的数据
特征属性的值同样是用字符表示的，而Python的决策树需要对数值进行处理。
所以接下来使用下面的编码将字符直接转化成ASCII编码的整数。
表3-6中的最后一列是通常的字符，前两列分别是这个字符的十进制编码和十六进制编码。
表3-6
使用下面的代码将字符转化成它对应的整数。
如g转化为103，O转化为79等。
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