燕尾花感知机机学习python程序使用sklearn
时间: 2024-02-24 10:54:43 浏览: 30
sklearn中也提供了燕尾花感知机的实现,可以直接调用sklearn.linear_model.Perceptron类来进行训练和测试。以下是使用sklearn训练和测试燕尾花感知机的代码示例:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import Perceptron
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载燕尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 将类别0和类别1作为正样本,类别2作为负样本
X = X[:100]
y = y[:100]
y[y == 0] = -1
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 训练模型
model = Perceptron(eta0=0.1, max_iter=100)
model.fit(X_train, y_train)
# 测试模型
y_pred = model.predict(X_test)
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", acc)
```
在这个示例中,我们同样将类别0和类别1作为正样本,类别2作为负样本,然后划分训练集和测试集。我们使用sklearn.linear_model.Perceptron类对训练集进行训练,并对测试集进行预测,最后计算模型的准确率。需要注意的是,sklearn.linear_model.Perceptron中的参数eta0对应了我们之前实现中的lr参数,max_iter对应了epochs参数。
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