二、莺尾花数据集——KNN分类学习 在这个算法实践中,KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, p=2, metric="minkowski") 函数的参数个数比之前的二维数据集多了一些,对此将该函数中完整参数及其含义说明如下: KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, weights=’uniform’, algorithm=’auto’, leaf_size=30,p=2, metr...
# 加载莺尾花数据集 from sklearn import datasets # 导入高斯朴素贝叶斯分类器 from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.model_selection import train_test_split X, y = datasets.load_iris(return_X_y=True) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size...
使用莺尾花标准数据(常用来坐分类实验demo),Iris_data网上都能下载到,数据规格: 多分类问题 150*5大小 各属性值属于连续型数据 数据分布为正态分布 具体算法实现流程 image.png 完整代码 使用python编程实现,面向对象编程的编写方式,可以训练和预测; 模型参数存储功能当时比较急没有实现。 """ Author:Arthur_Pang ...
ML之kNNC:基于iris莺尾花数据集(PCA处理+三维散点图可视化)利用kNN算法实现分类预测实现 基于iris莺尾花数据集(PCA处理+三维散点图可视化)利用kNN算法实现分类预测 设计思路 输出结果 (149, 5) 5.1 3.5 1.4 0.2 Iris-setosa 0 4.9 3.0 1.4 0.2 Iris-setosa 1 4.7 3.2 1.3 0.2 Iris-setosa 2 4.6 3.1 1.5 ...
简介:DL之Perceptron&AdalineGD:基于iris莺尾花数据集利用Perceptron感知机和AdalineGD算法实现二分类 设计思路 输出结果 <bound method DataFrame.info of SepalLength_cm SepalWidth_cm ... PetalWidth_cm label 0 5.1 3.5 ... 0.2 Iris-setosa 1 4.9 3.0 ... 0.2 Iris-setosa ...
基于iris莺尾花数据集(PCA处理+三维散点图可视化)利用kNN算法实现分类预测 设计思路 输出结果 (149, 5) 5.1 3.5 1.4 0.2 Iris-setosa 0 4.9 3.0 1.4 0.2 Iris-setosa 1 4.7 3.2 1.3 0.2 Iris-setosa 2 4.6 3.1 1.5 0.2 Iris-setosa 3 5.0 3.6 1.4 0.2 Iris-setosa ...
ML之kNNC:基于iris莺尾花数据集(PCA处理+三维散点图可视化)利用kNN算法实现分类预测 设计思路 输出结果 (149, 5) 5.1 3.5 1.4 0.2 Iris-setosa 0 4.9 3.0 1.4 0.2 Iris-setosa 1 4.7 3.2 1.3 0.2 Iris-setosa 2 4.6 3.1 1.5 0.2 Iris-setosa
from sklearn import datasets # 加载莺尾花数据集 from sklearn.naive_bayes import GaussianNB # 导入高斯朴素贝叶斯分类器 from sklearn.model_selection import train_test_split #将原始数据按照比例分割为测试集和训练集 #数据导入 X, y = datasets.load_iris(return_X_y=True) #从sklearn包中导入莺尾花数...
1.加载莺尾花数据集 from sklearn import datasets 2.导入高斯朴素贝叶斯分类器 from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.model_selection import train_test_split 第二步: 数据导入&分析 X, y = datasets.load_iris(return_X_y=True) ...