knn鸢尾花分类python代码

以下是KNN鸢尾花分类的Python代码：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建k-NN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集数据
y_pred = knn.predict(X_test)

# 显示准确率
print("Accuracy:", knn.score(X_test, y_test))

相关问题

knn鸢尾花分类python

KNN（k-Nearest Neighbors）算法是一种简单的机器学习算法，它能够根据已知数据集中每个样本的特征，对未知数据进行分类。鸢尾花数据集是机器学习中常用的数据集之一，包含了150个样本，每个样本有4个特征：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度，以及它所属的类别（Setosa，Versicolour或Virginica）。

下面是一个用Python实现的KNN鸢尾花分类的示例代码：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
iris = load_iris()

# 划分训练集和测试集，比例为7：3
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3)

# 创建KNN分类器，设置k值为3
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = knn.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

输出结果为：

Accuracy: 0.9777777777777777

这表示我们的KNN分类器在测试集上的准确率为97.8%。

knn鸢尾花分类python可视化

KNN (K-Nearest Neighbors) 鸢尾花分类是一个常见的机器学习示例，特别是在Python中使用Scikit-Learn库。首先，你需要导入必要的库，如`scikit-learn`, `matplotlib` 和 `pandas`。然后，你可以按照以下步骤操作：

1. **加载数据**：使用`load_iris()`函数从`sklearn.datasets`模块加载鸢尾花数据集。

from sklearn.datasets import load_iris
data = load_iris()

2. **预处理数据**：通常我们会将数据分为特征集(X)和目标标签(y)。

X = data.data
y = data.target

3. **分割数据集**：为了评估模型，通常会划分训练集和测试集。这里可以使用`train_test_split`函数。

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

4. **创建KNN分类器**：使用`KNeighborsClassifier`，设置所需的邻居数`k`。

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

5. **拟合模型**：在训练数据上拟合分类器。

knn.fit(X_train, y_train)

6. **预测和可视化结果**：对测试集进行预测，并通过混淆矩阵或ROC曲线进行可视化，展示分类性能。

from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report
import matplotlib.pyplot as plt

# 预测
y_pred = knn.predict(X_test)

# 可视化
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
plt.figure(figsize=(9, 6))
sns.heatmap(cm, annot=True, fmt="d", cmap='Blues')
plt.xlabel('Predicted')
plt.ylabel('Actual')
plt.show()

**相关问题--:**
1. 如何理解KNN中的"近邻"是如何影响分类的？
2. 怎样选择合适的k值对于鸢尾花分类？
3. 如何评价KNN算法在鸢尾花分类任务上的效果？