请给我一个以三种分类的数据为分类模型的输入,选取十个变量作为输入变量,利用算法进行分类预测的开源代码地址
时间: 2024-03-18 20:42:02 浏览: 19
这个问题需要提供的信息比较具体,我可以给你提供一个经典的机器学习数据集,它被称为Iris数据集,包含了三种不同的鸢尾花的数据,每种花的数据有四个特征变量。
以下是一个使用Python编写的针对Iris数据集的分类预测示例代码,使用了决策树算法。
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据
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=0.2, random_state=42)
# 创建决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier()
# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测新数据
new_data = [[5.1, 3.5, 1.4, 0.2], # Iris Setosa
[6.5, 2.8, 4.6, 1.5], # Iris Versicolour
[7.6, 3.0, 6.6, 2.1]] # Iris Virginica
predictions = clf.predict(new_data)
print(predictions)
# 计算预测的准确率
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)
```
在这个示例中,我们使用了Python中的`load_iris`函数加载了Iris数据集,并将其分为训练集和测试集。然后,我们创建了一个决策树分类器,并使用`fit`函数训练模型。
接下来,我们使用`predict`函数预测新的数据,打印出预测结果。最后,我们使用`accuracy_score`函数计算模型在测试集上的准确率。
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