鸢尾花knn打印准确率
时间: 2023-05-13 13:01:06 浏览: 70
鸢尾花数据集是机器学习中的经典数据集之一,其中包含150个样本,每个样本都有4个特征:花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度,并且被分为了3个类别:Setosa、Versicolor和Virginica。鸢尾花数据集通常被用作分类算法的标准测试问题。
KNN(k-最近邻算法)是一种简单而有效的监督学习算法,它可以用于分类和回归问题。在分类问题中,其思想是基于样本特征之间的距离来找到最接近的K个邻居,并根据它们的多数投票结果进行分类预测。在这个问题上,我们可以使用KNN算法来对鸢尾花进行分类。
为了打印出KNN的准确率,我们可以使用Python编程语言和Scikit-learn机器学习库来实现。具体步骤如下:
1. 导入鸢尾花数据集。
2. 将数据集分为训练集和测试集。通常我们将数据集分为70%的训练集和30%的测试集。
3. 创建KNN分类器对象。
4. 对训练集进行训练。
5. 对测试集进行预测。
6. 计算模型的准确率,可以使用Scikit-learn库中的“accuracy_score”函数。
7. 打印出准确率。
下面是Python代码示例:
```python
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
# 导入数据集
iris = load_iris()
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3)
# 创建knn分类器对象
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
# 对训练数据进行拟合
knn.fit(X_train, y_train)
# 对测试数据进行预测
y_pred = knn.predict(X_test)
# 计算模型的准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
# 打印准确率
print("Accuracy:", accuracy)
```
以上代码中,我们使用了KNN分类器来对鸢尾花数据集进行分类,并打印出了模型的准确率。该例子中我们将K值设置为3,这是一种经验式调优方法,可以根据实际问题中数据集的大小进行优化。当K值设置过大时,模型会过于简单,会忽略太多的数据特征;当K值设置过小时,模型会过于复杂,会对噪声数据过于敏感,导致模型的泛化能力下降。