iris_data = pd.read_csv(open('D:\python数据分析\数据\iris-data.csv')) iris_data.head() 二、问题探索 通过数据可视化和分析,按照尾鸢花的特征分出尾鸢花的类别。 三、数据清洗 iris_data.shape (150, 5) 共有150条数据,5列。 iris_data.describe() 由描述统计可以看出,数据没有缺失值。 iris_d...
由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本,而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的,因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说,KNN方法较其他方法更为适合。 KNN算法流程 1. 准备数据,对数据进行预处理;2. 选用合适的数据结构存储训练数据和测试元组;3. 设定参数;4.维护一个大小为k的的按距离由大到小的...
import numpy as np #使用K-近邻算法对鸢尾花数据进行交叉验证from sklearn.datasets importimport matplotlib.pyplot as #下载数据集iris = load_iris()data = iris.data[:,:2]target = iris.target...
iris_data = pd.read_csv(open('D:\python数据分析\数据\iris-data.csv')) iris_data.head() 二、问题探索 通过数据可视化和分析,按照尾鸢花的特征分出尾鸢花的类别。 三、数据清洗 iris_data.shape (150, 5) 共有150条数据,5列。 iris_data.describe() ...
[全]Python数据分析实战,尾鸢花数据集数据分析.pdf,Python数据分析实战,尾鸢花数据 集数据分析 本节所使用的尾鸢花数据集是 Python中自带的数据集,常用于机器学习分类算 法模型,其中sepal_length_cm、sepal_width_cm、petal_length_cm、 petal_width_cm、class字段代表的