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...
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.data y = iris.target 3. ...
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...
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...
数据集 特征值的类别数:即花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度。 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)。
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叶片。
KNN预测品种如下:(左右滑动查看) 有2个错误预测(标红),其他预测均准确。预测结果可视化: 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...
这部分是与bilibili上的视频对应的: https://www.bilibili.com/video/BV1A7411U7gB/ 应有些网友朋友的要求,放一下源码: from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_te…
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 ...