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...
Iris数据集是常用的分类实验数据集,由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集,是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集,分为3类,每类50个数据,每个数据包含4个属性。可通过花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于(Setosa,Versicolour,Virginica)三个种类中的哪一类。 数据集链...
【导入基本的库numpy,如第二天介绍一样,套路式的】 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) X_...
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 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 ...
把一个csv文件改成和莺尾花数据集一样的步骤如下:1、确定数据集的字段:先要确定CSV文件中包含的字段,以及这些字段的数据类型和取值范围。对于莺尾花数据集,它包含四个字段:花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度,这些字段都是浮点数类型。2、修改文件头:CSV文件中包含文件头,需要将文件头修改成...
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
莺尾花数据集评分: 鸢尾花数据集,可用做神经网络算法的分类识别,作为训练集与测试集。 数据集2018-09-10 上传大小:35KB 所需:9积分/C币 Python在莺尾花数据集上实现了决策树算法 决策树莺尾花Python在莺尾花数据集上实现了决策树算法 上传者:sinat_39620217时间:2023-02-08 ...
基于iris莺尾花数据集利用Perceptron感知机算法实现二分类 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 2 4.7 3.2 ... 0.2 Iris-setosa ...
数据集文件都是csv文件格式。 iris数据集:鸢尾花卉数据集,可用作分类; wine数据集:葡萄酒数据集; seeds数据集:小麦数据集,可用作聚类分析。 上传者:aeert时间:2022-05-20 SVM(莺尾花)代码 里面含调用sklearn库SVM代码,以莺尾花数据集进行训练和预测,并输出预测结果和分类后的图像 ...
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 ...