探索Go语言在机器学习领域的应用局限与前景

package main
 
import (
    "fmt"
    "log"
 
    "github.com/sjwhitworth/golearn/base"
    "github.com/sjwhitworth/golearn/trees"
)
 
func main() {
    // 加载Iris数据集
    irisData, err := base.ParseCSVToInstances("../datasets/iris_dataset.csv", true)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
 
    // 创建决策树学习器
    treeLearner := trees.NewRegressionCART()
 
    // 训练模型
    _, err = treeLearner.Learn(irisData)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
 
    fmt.Println("决策树模型训练成功！")
}

这段代码展示了如何在Go语言中加载Iris数据集，并使用CART算法训练一个回归决策树模型。代码中使用了golearn库，这是一个Go语言的机器学习库，提供了一些简单易用的机器学习算法。虽然Go语言在机器学习领域的应用相对年轻，但其并发特性使其在处理大规模数据和运行高性能学习算法方面具有潜力。