解释上述代码每一步的函数含义及步骤含义
时间: 2023-12-25 16:02:39 浏览: 27
好的,下面逐步解释上述代码每一步的函数含义及步骤含义:
```python
# 导入 pandas 库,用于读取数据集
import pandas as pd
# 读取数据集,这里假设数据集文件名为 iris.csv
data = pd.read_csv("iris.csv")
# 分割特征和标签
X = data.iloc[:, :-1] # 前三列是特征
y = data.iloc[:, -1] # 最后一列是标签
# 引入 train_test_split 函数,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, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 引入 KNeighborsClassifier 类,创建 KNN 分类器
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
# 训练 KNN 分类器
knn.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = knn.predict(X_test)
# 计算准确率
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
```
第一步:导入 pandas 库,并使用 read_csv 函数读取数据集。这里假设数据集文件名为 iris.csv,读取数据集后,将其分为特征和标签两部分。
第二步:使用 train_test_split 函数将原始数据分为训练集和测试集。这里使用了 30% 的数据作为测试集,并设置随机种子为 42。
第三步:引入 KNeighborsClassifier 类,创建 KNN 分类器对象 knn。在这里,我们将 k 设为 3。如果数据集很大,我们可以选择一个较小的 k 值,反之则可以选择一个较大的 k 值。
第四步:使用训练集训练 KNN 分类器。
第五步:使用训练好的 KNN 分类器对测试集进行预测。
第六步:使用 accuracy_score 函数计算预测准确率,并将结果打印输出。
在完成以上步骤后,我们训练好了一个 KNN 分类器,并使用该分类器对测试集进行了预测,并计算了预测的准确率。