pycharm鸢尾花分类代码完整版

当然可以，PyCharm是一个强大的Python集成开发环境，用于编写和调试Python代码。在PyCharm中，我们可以使用sklearn库中的鸢尾花（Iris）数据集进行简单的分类任务，通常作为机器学习入门的示例。以下是一个完整的鸢尾花分类的Python代码示例，使用了scikit-learn库：

# 导入所需的库
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 数据预处理：拆分特征和目标变量，然后进行标准化
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# 使用KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)  # 选择K值，这里是3
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = knn.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

# 如果你想在PyCharm中运行这个代码，你可以创建一个新的Python项目，添加这些代码到一个.py文件中，然后在PyCharm的Run菜单中运行它。