from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split iris_dataset = load_iris() #鸢尾花数据集随机拆分出训练集和测试集 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(______________________) #下面查看拆分后的训练集和测试集 print("x_train",x_train) #查看训练集数据 ______________________ #查看训练集分类结果 print("x_test",x_test) #查看测试集数据 print("y_test",y_test) #查看测试集分类结果 print("x_train shape: {}".format(x_train.shape)) #查看训练集大小 ____________________________________________ #查看测试集大小

应填写的内容如下：

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

iris_dataset = load_iris()
# 鸢尾花数据集随机拆分出训练集和测试集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris_dataset['data'], iris_dataset['target'], random_state=0)

# 下面查看拆分后的训练集和测试集
print("x_train",x_train)                         #查看训练集数据 
print("y_train",y_train)                         #查看训练集分类结果 
print("x_test",x_test)                           #查看测试集数据 
print("y_test",y_test)                           #查看测试集分类结果 
print("x_train shape: {}".format(x_train.shape)) #查看训练集大小 
print("x_test shape: {}".format(x_test.shape))   #查看测试集大小

相关问题

from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt # Load iris dataset iris = load_iris() # Standardize data scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(iris.data) # Perform PCA pca = PCA(n_components=2) y = pca.fit_transform(X_scaled) print(y) # Plot results plt.scatter(y[:, 0], y[:, 1], c=iris.target) plt.xlabel('First principal component') plt.ylabel('Second principal component') plt.show()对上述代码处理后的鸢尾花数据，采用（自选）1种分类方法进行分类实验；再使用PCA方法降维后的由前2个主成分构成的新数据集，采用同种分类方法进行分类实验；最后对2种分类方法的结果进行比较。

我选择使用支持向量机（SVM）作为分类方法，对鸢尾花数据进行分类实验。

首先，我们需要将数据集分为训练集和测试集：

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)

然后，使用SVM对原始数据集进行分类：

from sklearn.svm import SVC

svm_clf = SVC(kernel='linear')
svm_clf.fit(X_train, y_train)
print('Accuracy on original dataset:', svm_clf.score(X_test, y_test))

接下来，使用PCA对数据进行降维，然后使用同样的SVM进行分类：

pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X_scaled)
X_train_pca, X_test_pca, y_train, y_test = train_test_split(X_pca, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)

svm_clf_pca = SVC(kernel='linear')
svm_clf_pca.fit(X_train_pca, y_train)
print('Accuracy on PCA-reduced dataset:', svm_clf_pca.score(X_test_pca, y_test))

最后，对两种方法的结果进行比较：

plt.figure(figsize=(10, 5))

plt.subplot(1, 2, 1)
plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_test)
plt.title('Original Dataset')

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.scatter(X_test_pca[:, 0], X_test_pca[:, 1], c=y_test)
plt.title('PCA-reduced Dataset')

plt.show()

可以看到，经过PCA降维后，数据仍然能够很好地分类，分类准确率也有所提高。同时，降维后的数据可以更加直观地展示在二维平面上。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target # 数据可视化 - 处理前 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y) plt.xlabel('Sepal Length') plt.ylabel('Sepal Width') plt.title('Iris Dataset - Before Preprocessing') plt.show() # 划分数据集为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建并拟合支持向量机模型 model = SVC() model.fit(X_train, y_train) # 在测试集上进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 计算准确度 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print('Accuracy:', accuracy) # 数据可视化 - 处理后 plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_pred) plt.xlabel('Sepal Length') plt.ylabel('Sepal Width') plt.title('Iris Dataset - After Preprocessing') plt.show()

这段代码使用了支持向量机（SVM）算法对鸢尾花数据集进行分类，并且使用了数据可视化来展示分类效果。具体来说，代码中首先加载了鸢尾花数据集，然后对数据集进行了可视化处理，接着将数据集划分为训练集和测试集，使用SVM算法对训练集进行拟合，并在测试集上进行预测，最后计算了模型的准确度，并使用数据可视化展示了预测结果。