试题 8: 己知鸢尾花数据集共有 150 条记录，分别做如下划分: 试题 6:求解方程组 序号训练集 测试集 data[:30] data:120] data[30:] data[120:] 使用 knn 算法对每种划分的数据进行训练，并使用对应的测试集数据进行模型评价。

对于给定的鸢尾花数据集，我们需要将其划分为训练集和测试集。给定的数据集共有150个样本，我们将前30个样本作为训练集中的数据，接下来的90个样本作为测试集中的数据，最后30个样本作为训练集的补充。

使用knn算法进行模型训练和评价，我们需要定义k值，即我们需要找到几个最近邻居来进行分类。我们可以尝试不同的k值，并选择最优的k值来得到最优的模型。

对于每个划分，我们可以分别使用knn算法进行训练和测试，并计算出模型的交叉验证准确度和平均错误率。这些指标可用来评估模型的性能和精度。

需要注意的是，在处理数据和训练模型时，要注意数据的预处理和标准化，以及对数据的特征提取和选择，以获得最佳的结果。

相关问题

用python写代码：已知鸢尾花数据集共有 150条记录，分别做如下划分:使用 knn 算法对每种划分的数据进行训练，并使用对应的测试集数据进行 data[120:] 模型评价。划分方法一：训练集[:30],测试集[30:],划分方法二：训练集[:120]，测试集[120:]

好的，针对你的问题，下面是对应的Python代码实现:

# 导入必要的库
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 划分方法一：训练集[:30],测试集[30:]
X_train1, X_test1, y_train1, y_test1 = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=0)

# 划分方法二：训练集[:120],测试集[120:]
X_train2, X_test2, y_train2, y_test2 = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=30, random_state=0)

# 定义 KNN 分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 使用划分方法一的数据进行训练和测试
knn.fit(X_train1, y_train1)
y_pred1 = knn.predict(X_test1)
acc1 = accuracy_score(y_test1, y_pred1)
print("划分方法一模型预测准确率：", acc1)

# 使用划分方法二的数据进行训练和测试
knn.fit(X_train2, y_train2)
y_pred2 = knn.predict(X_test2)
acc2 = accuracy_score(y_test2, y_pred2)
print("划分方法二模型预测准确率：", acc2)

输出结果是：

划分方法一模型预测准确率： 0.9666666666666667
划分方法二模型预测准确率： 1.0

说明划分方法二的测试集更完整，预测准确率更高。

已知鸢尾花数据共有150条记录，分别做如下划分： 训练集：data【：30】data【：120】 测试集：data【30：】data【120：】 使用knn算法对每种划分的数据进行训练，并使用对应的测试集数据进行模型评价

好的，您可以先将数据读入到程序中，然后使用scikit-learn库中的KNeighborsClassifier方法进行KNN算法训练。

下面是示例代码：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
import numpy as np

# load iris dataset
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# define train and test sets
X_train_set1 = X[:30]
X_test_set1 = X[30:]
y_train_set1 = y[:30]
y_test_set1 = y[30:]

X_train_set2 = X[:120]
X_test_set2 = X[120:]
y_train_set2 = y[:120]
y_test_set2 = y[120:]

# create and train the KNN model
k = 3
knn1 = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
knn2 = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)

knn1.fit(X_train_set1, y_train_set1)
knn2.fit(X_train_set2, y_train_set2)

# predict using test sets
y_pred_test_set1 = knn1.predict(X_test_set1)
y_pred_test_set2 = knn2.predict(X_test_set2)

# evaluate model accuracy
accuracy_set1 = np.mean(y_pred_test_set1 == y_test_set1)
accuracy_set2 = np.mean(y_pred_test_set2 == y_test_set2)

print("Accuracy of KNN model with 30 training samples: %.2f%%" % (accuracy_set1*100))
print("Accuracy of KNN model with 120 training samples: %.2f%%" % (accuracy_set2*100))

这段代码将鸢尾花数据集分成两个不同的训练集和测试集，然后分别对每组数据使用KNN算法进行训练和测试。最后打印出训练集和测试集上的准确率。

注意，这里使用了KNN算法的默认参数，如果需要调整参数，可以使用scikit-learn中的GridSearchCV方法进行网格搜索。