加载数据集:我们使用了load_iris()函数直接从scikit-learn中加载鸢尾花数据集。 数据集划分:使用train_test_split()函数将数据集划分为训练集和测试集,其中测试集占30%。 模型训练:创建了一个DecisionTreeClassifier实例,并使用训练数据对其进行训练。 模型评估:通过比...
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...
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.datay=iris.target 3. 数据预处理 为了让模型更好地工作,我们通常需要对数据进...
在Scikit-learn中,可以使用内置的数据集加载函数来导入常用的数据集。常见的方法包括使用load_iris函数加载鸢尾花数据集、使用load_digits函数加载手写数字数据集等。 下面是使用load_iris函数导入鸢尾花数据集的示例代码: from sklearn.datasets import load_iris # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() # 获取数据...
scikit-learn库是当今最流行的机器学习算法库之一 可用来解决分类与回归问题 以鸢尾花数据集为例,简单了解八大传统机器学习分类算法的sk-learn实现 欲深入了解传统机器学习算法的原理和公式推导,请继续学习《统计学习方法》或《西瓜书》 13.0 鸢尾花数据集
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。
pip install numpy scipy matplotlib scikit-learn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 2、常规导库操作: import pandasaspd #倒库操作 import numpyasnp import sklearnfromsklearn import datasets #导入数据集合 3、应用数据集获取载入鸢尾花数据: ...
为了读取scikit-learn库提供的鸢尾花(Iris)数据集,并对数据集中的数据进行描述性统计分析,你可以按照以下步骤进行操作: 导入scikit-learn库并加载Iris数据集: 首先,你需要导入必要的库,并使用load_iris函数从scikit-learn库中加载Iris数据集。 python from sklearn.datasets import load_iris # 加载Iris数据集 iris...
scikit-learn自带少量数据集,比如说用于分类分析的鸢尾花数据集和数码数据集、用于回归分析的波士顿房价数据集。 数据集是一个字典类对象,它包括数据以及描述数据的元数据。这些数据被存放在包含n_samples, n_features数组的.data成员中。对于监督学习问题而言,还包括用于储存标签和结果的.target成员。下面以加载鸢尾花数...
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...