fromsklearn.metricsimportclassification_report, confusion_matrix, accuracy_score 2. 加载数据 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...
pip install scikit-learn 3.2 导入必要的库 fromsklearn.datasetsimportload_iris fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split fromsklearn.metricsimportaccuracy_score importmatplotlib.pyplotasplt fromsklearn.treeimp...
让我们一起探索如何用KNN算法对鸢尾花进行分类吧! 1. 准备工作 首先,我们需要安装必要的库。如果你还没有安装scikit-learn,可以通过以下命令进行安装: pip install scikit-learn 接下来,我们导入所需的库: importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_tes...
(2)数据可视化分析。以图表的形式观察鸢尾花花瓣长度和宽度与鸢尾花品种的关系、鸢尾花花萼长度和宽度与鸢尾花品种的关系。关键代码如下。 defdraw(f_datas,labels):# 绘制数据图d_dict=defaultdict(list)# 创建字典,默认值为列表类型foriinrange(len(labels)):# 循环遍历每一个样本d_dict[labels[i]].append(f...
使用Python的scikit-learn库来加载鸢尾花(iris)数据集并训练一个逻辑回归模型,可以按照以下步骤进行。下面是详细的步骤和相应的代码片段: 导入scikit-learn库中必要的模块: 我们需要导入load_iris来加载数据集,train_test_split来划分数据集,LogisticRegression来创建逻辑回归模型,以及accuracy_score来评估模型的性能(可选...
鸢尾花有三个品种分别是setosa,versicolor和virginica;我们通过向计算机输入大量的鸢尾花的data数据以及相应的标签(种类),通过算法让机器学会识别鸢尾花的种类,最后输入一个新的数据,让计算机去预测该数据对应的标签。 该问题解决方法有很多,如神经网络中的感知器方法,以及最为简单的k临接算法等等,通过这个例子可以学习一...
调用方法100次 3、调用scikit-learn库实现鸢尾花分类 主要流程为: (1)加载数据 (2)划分训练集和测试集 (3)创建分类器 (4)拟合训练数据 (5)预测结果 (6)比较预测结果与真实结果 关键代码参考如下: 代码参考 更多Python学习资源可通过下面方式获取。 联系我们...
Scikit-learn的数据集 基本的自带数据集: 以鸢尾花数据集为例,鸢尾花数据集采集的是鸢尾花的测量数据及其所属的类别。测量数据包括萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度。类别共分为3类:Iris Setosa,Iris Versicolour, Iris Virginica。该数据集可用于多分类问题。
《scikit-learn》决策树之鸢尾花分类 有了上一博客的基础,我们来看看怎么操作鸢尾花的分裂问题。也是做一个简单的总结和回顾。 直接整代码了。 from sklearn import tree from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split...
在机器学习的世界里,分类问题是十分常见的任务之一。今天我们将会使用Python中的scikit-learn库来演示如何使用朴素贝叶斯分类器对著名的鸢尾花(Iris)数据集进行分类。 1 导入库 首先,我们需要导入必要的库: importnumpyasnp fromsklearnimportdatasets fromskle...