from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection import cross_val_score iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=20) print(cross_val_score(knn, X, y, cv=10, scoring='accuracy').mean()) # 0.9800000000000001 logreg = LogisticRegression() print(cross_val_score(logreg, X, y, cv=10, scoring='accuracy').mean()) # 0.9733333333333334

这段代码使用了sklearn库中的load_iris()函数加载了鸢尾花数据集，将数据集分为特征数据X和目标数据y。接着，使用KNeighborsClassifier和LogisticRegression两种不同的分类器进行交叉验证，并输出了准确率的平均值。其中，knn分类器的平均准确率为0.98，而logreg分类器的平均准确率为0.9733。这段代码的目的是比较这两种分类器的性能。

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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split，这是什么意思

这些程序是用来实现一个基于逻辑回归的分类器，该分类器可以对鸢尾花数据集进行分类。具体来说，该程序使用load_iris函数加载鸢尾花数据集，然后使用train_test_split函数将数据集随机划分为训练集和测试集。接着，使用LogisticRegression函数创建一个逻辑回归分类器，并使用训练集进行拟合。最后，使用测试集进行预测，并使用matplotlib.pyplot库可视化分类结果。

from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression model = LogisticRegression(solver='lbfgs', multi_class='multinomial') model.fit(x_train, y_train) y_pred = model.predict( X_test ) p_pred = model.predict_proba( X_test ) print( y_test, '\n' ) print( y_pred, '\n' ) print( p_pred )未定义“x_train”未定义“y_train”未定义“X_test”未定义“y_test”

根据你提供的代码，你尝试使用 `LogisticRegression` 模型对 iris 数据集进行分类。然而，你遇到了 `x_train`、`y_train`、`X_test` 和 `y_test` 未定义的问题。

在使用 `LogisticRegression` 模型之前，你需要将数据集拆分为训练集和测试集，并分别给定特征集和目标变量。下面是一个修正后的示例代码：

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

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

model = LogisticRegression(solver='lbfgs', multi_class='multinomial')
model.fit(X_train, y_train)

y_pred = model.predict(X_test)
p_pred = model.predict_proba(X_test)

print(y_test, '\n')
print(y_pred, '\n')
print(p_pred)

在上述修正后的代码中，我们使用 `train_test_split` 函数将数据集拆分为训练集和测试集，并将特征数据分配给 `X_train` 和 `X_test`，将目标变量分配给 `y_train` 和 `y_test`。然后，我们使用拟合后的模型对测试集进行预测，并打印结果。

请确保在运行代码之前已经正确导入所需的库，并且已经安装了相应的依赖项。