 Créer un programme en Python pour classer un jeu de données donné
importer des pandas en tant que pd \n\n# Charger le jeu de données \ndataset = pd.read_csv('dataset.csv')\n\n# Séparer les données en champs d'entrée et de sortie \nX = dataset.iloc[:, :-1 ].values\ny = dataset.iloc[:, -1].values\n\n# Diviser l'ensemble de données en ensembles d'entraînement et de test \nfrom sklearn.model_selection import train_test_split\nX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)\n\n# Calculer les paramètres du modèle \nfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression\nclassifier = LogisticRegression()\nclassifier.fit(X_train, y_train)\n\n# Prédire le test set \ny_pred = classifier.predict(X_test)\n\n# Évaluer les résultats \nfrom sklearn.metrics import Precision_score\nscore = Precision_score(y_test, y_pred)\nprint("Le score de précision est : " + str(score) )