data = iris_data.data X = [x[0] for x in data] Y = [x[1] for x in data] # plt.scatter(X, Y, c=iris_data.target, marker='x')

时间: 2023-02-25 16:55:27 浏览: 93
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iris-data-数据集

这段代码的作用是从一个名为iris_data的数据中取出数据，并创建两个新的列表X和Y。X列表中的元素是iris_data中data列表中每个子列表的第0个元素，Y列表中的元素是iris_data中data列表中每个子列表的第1个元素。
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iris鸢尾花的数据 一共有150个观测值 非常实用 方便，
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iris 数据集

iris 数据集

for iris_type in iris_types: plt.scatter(data[x_axis][data['class'] == iris_type], data[y_axis][data['class'] == iris_type], label=iris_type)

这段代码是用来绘制鸢尾花数据集中两个特征的散点图，其中 iris_types 是一个包含鸢尾花三个类别的列表，data 是一个包含鸢尾花数据集的 Pandas DataFrame，x_axis 和 y_axis 分别表示用于绘制 x 轴和 y 轴...

iris = load_iris() iris_X = iris.data iris_Y = iris.target a = FCM(iris_X,3,20) a.plot()

这段代码使用了Python的sklearn库来加载iris数据集，然后将其分成X和Y两个部分，其中X包含了数据集中的特征，Y包含了每个样本所属的分类标签。 接下来，使用了一个叫做FCM的聚类算法来对iris数据集进行聚类，其中3...

import numpy as np import pandas as pd from lreg import LogisticRegression test_length = 74 nofeats = 4 # ----------------------------------------- # data: # for the iris dataset, we split the target variable into 3 dummy variables, and the features are transformed in standard scale with mean 0 and std 1 (see preprocess1.py and preprocess4.py) data = pd.read_csv('iris_dummy.csv') data = np.array(data) m,n = data.shape np.random.shuffle(data) data_test = data[0:test_length] X_test = data_test[:,0:nofeats] Y_test0 = data_test[:,nofeats] Y_test1 = data_test[:,nofeats+1] Y_test2 = data_test[:,nofeats+2] Y_test_all = data_test[:,nofeats+3] Y_test0 = Y_test0.T Y_test1 = Y_test1.T Y_test2 = Y_test2.T Y_test_all = Y_test_all.T data_train = data[test_length:m] X_train = data_train[:, 0:nofeats] Y_train0 = data_train[:,nofeats] Y_train1 = data_train[:,nofeats+1] Y_train2 = data_train[:,nofeats+2] Y_train0 = Y_train0.T Y_train1 = Y_train1.T Y_train2 = Y_train2.T请一行一行的解释代码

# for the iris dataset, we split the target variable into 3 dummy variables, and the features are transformed in standard scale with mean 0 and std 1 (see preprocess1.py and preprocess4.py) ...

iris = datasets.load_iris() from skLearn. preprocessing import MinMaxScaLer iris_ data=MinMaxScaLer().fit transform(iris .data) print(iris_ data[0:5,:l) iris_ df=pd. DataFrame(iris_ data scolumns=['Sepal Length', 'Sepal Width's 'Petal Length', 'Peta iris_ df['target' ]=iris. target from skLearn.model seLection import train. _test _split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_ split(iris. _df.iloc[:0:4], iris. df['target'], random. state=. 14) from skLearn . neighbors import KNeighborsClassifier knn = KNeighborsCLassifier() knn.fit(X_ train, y_ train) y_ predicted = knn. predict(X_test) accuracy = np.mean(y predicted == y_ test) *100 print('当前分类评估器是: knn ') print('当前Accuracy是: %.1f' %accuracy + '%' )

1. 首先使用datasets.load_iris()函数加载鸢尾花数据集。 2. 导入MinMaxScaler函数，使用MinMaxScaler().fit_transform(iris.data)对数据集进行归一化处理。 3. 将归一化处理后的数据集转换为pandas数据框...

import ... iris = datasets.load_iris() from sklearn.preprocessing import MinMaxScaleriris_data=MinMaxScaler().fit_transform(iris.data)pnint(ini.s...data[0.:.5..;J) iris_df=pd.DataFrame(iris_data,columns=[ ' Sepal Length ', 'Sepal Width ', 'Petal Length ',' Petal iris_df[ 'target ' ]=iris.target fnom sklearn.model_selection import train_test_split X_train，X_test,y_train,y_test = train_test_split(iris_df.iloc[ :,0:4], inis..df[ 'target ' ], random_state=.14) from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierknn = KNeighborsClassifier() knn.fit(X_train, y_train) y_predicted = knn.predict(x_test) accuracy = np.mean(y_predicted == y_test) *109print( '当前分类评估器是:knn ') print( '当前Accuracy是:%.1f' %accuracy + '%')使用的算法

具体来说，首先，我们使用datasets.load_iris()函数从sklearn.datasets中加载鸢尾花数据集，并使用MinMaxScaler()函数对数据集进行了归一化处理。 然后，我们使用train_test_split()函数将鸢尾花数据集划分成了训练...

iris = load_iris() iris_data = pd.DataFrame(data= np.c_[iris['data'], iris['target']], columns= iris['feature_names'] + ['target']) iris_data['target'] = iris_data['target'].astype(int) iris_data['target'] = iris_data['target'].astype('category') iris_data_train = iris_data.sample(frac=0.7, random_state=1) iris_data_test = iris_data.drop(iris_data_train.index) model = BayesianModel([('sepal length (cm)', 'target'), ('sepal width (cm)', 'target'), ('petal length (cm)', 'target'), ('petal width (cm)', 'target')]) model.fit(iris_data_train, estimator=MaximumLikelihoodEstimator) inference = VariableElimination(model) predict_data = [] for index, row in iris_data_test.iterrows(): query = inference.query(variables=['target'], evidence={ 'sepal length (cm)': row['sepal length (cm)'], 'sepal width (cm)': row['sepal width (cm)'], 'petal length (cm)': row['petal length (cm)'], 'petal width (cm)': row['petal width (cm)'] }) predict_data.append(int(query.variables[0].__str__().split('[')[1].split(']')[0])) accuracy_score(iris_data_test['target'], predict_data)上述代码出现以下错误invalid literal for int() with base 10: 'target'

accuracy_score(iris_data_test['target'], predict_data) 你传递了一个类别（category）类型的数据用于计算预测结果的准确率，而 accuracy_score 函数需要传递整数类型的数据。你可以将 iris_data_test['...

from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score iris = datasets.load_iris() iris_X = iris.data iris_y = iris.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris_X, iris_y, test_size=0.3) knn = KNeighborsClassifier () knn.fit(X_train,y_train) y_knn = knn.predict(X_test) print('分类器得到的分类：\n ',y_knn) print('真实分类：\n ',y_test) print('准确率为：',accuracy_score(y_test,y_knn))采用随机森林模型来改写，用python

iris_X = iris.data iris_y = iris.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris_X, iris_y, test_size=0.3) # 创建随机森林分类器 rfc = RandomForestClassifier(n_...
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irisdata.zip_MATLAB导入 iris_iris_iris.data.mat_iris_data.mat_iris

"iris_iris_iris.data.mat_iris_data.mat_iris"这部分可能是指在压缩包内的多个文件名中，至少有两个文件与“iris”数据集相关，分别是"iris.data.mat"和"iris_data.mat"。这两个文件很可能包含了鸢尾花（Iris）数据...

from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score iris = datasets.lond_iris() iris_X = iris.data iris_y = iris.target X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(iris_X,iris_y,test_sizo=0.3) knn = KNeighborsClassifier () knn.fit(X_train,y_train) y_knn = knn.predict(X_test) print('分类器得到的分类：\ n ',y_knn) print('真实分类：\ n ',y_test) print('准确率为：',accuracy_score(y_test,y_knn))改写成sklearn库的支持向量机算法对iris数据集进行分类，用python

iris_X = iris.data iris_y = iris.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris_X, iris_y, test_size=0.3) svm = SVC() svm.fit(X_train, y_train) y_svm = svm.predict(X_test) print('...

y = iris.target x = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)和iris=load_iris() x=iris.data y=iris.target写出来的东西有什么区别

第二段代码中，使用sklearn.datasets中的load_iris函数加载鸢尾花数据集，将其存储为Bunch对象，然后通过bunch.data和bunch.target属性分别获取特征矩阵和目标向量。这种方式的好处是，可以直接获取原始...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn import datasets,discriminant_analysis from sklearn.model_selection import train_test_split iris=datasets.load_iris() x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target,train_size=0.8,stratify=iris.target) y_c = np.unique(iris.target) lda=pd.read_csv('pendigits.csv') lda=discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis() lda.fit(x_train,y_train) print('Coefficients:%s, intercept %s'%(lda.coef_,lda.intercept_))#输出权重向量和 b print('Score: %.2f' % lda.score(x_test, y_test))#测试集

null是一个表示空值或缺失值的特殊值，通常用于表示变量或对象没有被赋值或不存在。在编程中，null通常用于判断变量是否有值，或者作为函数的返回值来表示没有返回值。在JavaScript中，null是一个原始值，表示空对象...

from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.preprocessing import StandardScaler import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据集 iris = load_iris() X = iris.data # 数据预处理，标准化数据 scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(X) # 使用DBSCAN聚类算法 dbscan = DBSCAN(eps=1, min_samples=6) y_pred = dbscan.fit_predict(X) # 输出聚类结果 #print('聚类结果:', y_pred) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred) plt.show()

这段代码是使用Python中的scikit-learn库实现了DBSCAN聚类算法对鸢尾花数据集进行聚类。首先，代码加载了鸢尾花...然后对标准化后的数据进行聚类，得到了聚类结果y_pred。最后，使用matplotlib库将聚类结果可视化展示。

上述代码报错，from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载数据集 iris = load_iris() X, y = iris.data, iris.target # 将数据集分成训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 初始化MAT模型 model = MAT(num_features=X.shape[1], num_classes=len(set(y))) # 训练模型 model.train(X_train, y_train) # 预测测试集 y_pred = [] for x in X_test: pred = model.predict(x) y_pred.append(pred) # 计算准确率 acc = accuracy_score(y_test, y_pred) print("Accuracy:", acc)

X, y = iris.data, iris.target # 将数据集分成训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 初始化MAT模型 model = MAT(num_features=X.shape...

iris_X_train, iris_X_test, iris_y_train, iris_y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2)

iris_X_train, iris_X_test, iris_y_train, iris_y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2)是将鸢尾花数据集中的特征数据和目标变量数据分别划分为训练集和测试集的操作。其中，iris.data...

from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split # 1、获取鸢尾花数据集 iris = load_iris() # 对鸢尾花数据集进行分割 # 训练集的特征值x_train 测试集的特征值x_test 训练集的目标值y_train 测试集的目标值y_test x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, random_state=22) print("x_train:\n", x_train.shape) # 随机数种子 x_train1, x_test1, y_train1, y_test1 = train_test_split(iris.data, iris.target, random_state=6) x_train2, x_test2, y_train2, y_test2 = train_test_split(iris.data, iris.target, random_state=6) print("如果随机数种子不一致：\n", x_train == x_train1) print("如果随机数种子一致：\n", x_train1 == x_train2)请根据上述代码写一份详细解析

x_train1, x_test1, y_train1, y_test1 = train_test_split(iris.data, iris.target, random_state=6) x_train2, x_test2, y_train2, y_test2 = train_test_split(iris.data, iris.target, random_state=6) print(...

iris_target = data.target # 得到数据对应的标签 iris_features = pd.DataFrame( data=data.data, columns=data.feature_names)为什么y不用变成dataframe

在机器学习领域，通常将输入数据表示为 X，输出数据表示为 y。在这种情况下，通常只需要将目标标签存储为一个一维数组或列表，因为目标变量通常是一个单独的列，而不是多个列。因此，在示例中，我们将 iris 数据集的...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split data = pd.read_csv("D:\\Iris_flower_dataset.csv") x = np.array(data.iloc[:, [1, 4]]) y_tmp = np.array(data["Species"]) y = [] label = ["Iris-setosa", "Iris-virginica", "Iris-versicolor"] for i in y_tmp: # 将英文压为整型 if i == label[0]: y.append(0) elif i == label[1]: y.append(1) else: y.append(2) y = np.array(y) x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=2022) # 训练集可视化 plt.scatter(x_train[:, 0], x_train[:, 1], c=y_train) plt.xlabel("sepal length[cm]") # 设置x轴名 plt.ylabel("petal width[cm]") # 设置y轴名 plt.show()

x = np.array(data.iloc[:, [1, 4]]) y_tmp = np.array(data["Species"]) y = [] label = ["Iris-setosa", "Iris-virginica", "Iris-versicolor"] for i in y_tmp: if i == label[0]: y.append(0) elif i == ...

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