二、鸢尾花数据集 Iris 鸢尾花数据集内包含 3 类分别为山鸢尾(Iris-setosa)、变色鸢尾(Iris-versicolor)和维吉尼亚鸢尾(Iris-virginica),共 150 条记录,每类各 50 个数据,每条记录都有 4 项特征:花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度,可以通过这4个特征预测鸢尾花卉属于哪一品种。 iris数据集包含在sklear...
我们将使用经典的鸢尾花数据集。这个数据集包含了三种不同类型的鸢尾花(Setosa、Versicolor和Virginica)的测量数据,每种类型有50个样本,每个样本包含四个特征:萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。 iris = datasets.load_iris() X = iris...
KNN算法---鸢尾花数据集分类 KNN算法---鸢尾花数据集分类1、获取数据（sklearn库⾃带数据集）获取鸢尾花数据集，进⾏简单了解 2、数据集划分 划分训练集与测试集 3、特征⼯程（标准化）特征值⽆量纲化处理 4、KNN算法预估器流程 加⼊⽹格搜索与交叉验证，提⾼模型准确性 5、模型评估 最终使⽤KNN...
KNN算法---鸢尾花数据集分类 1、获取数据(sklearn库自带数据集) 获取鸢尾花数据集,进行简单了解 2、数据集划分 划分训练集与测试集 3、特征工程(标准化) 特征值无量纲化处理 4、KNN算法预估器流程 加入网格搜索与交叉验证,提高模型准确性 5、模型评估 最终使用KNN算法,进行相应调参后,最佳参数K值为7,模型预测...
圆点颜色代表样本的真实类别,而圆点上的X的颜色代表预测类别,可以看到预测错误的样本有两个,位置都在变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾样本交界附近。 ◆◆◆ 到此,对鸢尾花数据集的KNN分类就实现了。到这里,我们机器学习系列就算是开始了,小伙伴们有神马想法的话,欢迎在下方留言~~...
鸢尾花数据集 鸢尾花数据集是在加拿大的加斯帕半岛,在同一时间的同一个时段,在相同的牧场上由同一个人使用相同的测量仪器测量出来的。 包括三种鸢尾花类别,每个类别有50个样本,每个样本中包括4种鸢尾花的属性特征,和鸢尾花的品种。 这4种属性特征分别是花萼的长度和宽度,花瓣的长度和宽度,花萼是花的最外面一层的...
三种鸢尾花:setosa、versicolor、virginica。 (部分) 实现步骤 ① 读取数据,打乱数据(或者随机读取数据),并把每种花分别设置A、B、C标签。 ② 分割数据(共150组,分55组为测试集,95组为训练集)。 ③遍历K ( 1 ≤ K ≤ 15 , K % 2 ≠ 0 ) K(1\leq K \leq 15,K\%2\neq0)K(1≤K≤15,K%2 ...
简介:python KNN分类算法 使用鸢尾花数据集实战 KNN分类算法,又叫K近邻算法,它概念极其简单,但效果又很优秀。 如觉得有帮助请点赞关注收藏啦~~~ KNN算法的核心是,如果一个样本在特征空间中的K个最相似,即特征空间中最邻近的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别 ...
鸢尾花数据集是机器学习入门的一个十分经典的数据集,这里依然简单的介绍一下这个项目是做什么的,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。在这篇博客中,我们将在此数据集上同时构建多个机器学习模型,并对比它们分类效果的好坏,从实际项目上对...
来自悉尼科技大学最新《可解释图神经网络研究》综述,重点研究可解释图神经网络,并基于可解释方法对其进行分类。 图神经网络(GNNs)已经证明了对图数据的预测性能的显著提高。与此同时,这… 专知 大热下的 GNN 研究面临哪些“天花板”?未来的重点研究方向又在哪? 作为脱胎于图论研究的热门研究领域,图神经网络(GNN)与经...