python iris感知器模型
时间: 2023-11-17 22:05:40 浏览: 24
以下是一个基本的Python Iris感知器模型的例子:
```
import numpy as np
class Perceptron:
def __init__(self, learning_rate=0.01, n_epochs=100):
self.learning_rate = learning_rate
self.n_epochs = n_epochs
def fit(self, X, y):
# 初始化权重和偏差
self.weights = np.zeros(X.shape[1])
self.bias = 0
for epoch in range(self.n_epochs):
for i in range(X.shape[0]):
# 计算输出
y_hat = self.predict(X[i])
# 更新权重和偏差
self.weights += self.learning_rate * (y[i] - y_hat) * X[i]
self.bias += self.learning_rate * (y[i] - y_hat)
def predict(self, X):
# 计算输出
z = np.dot(X, self.weights) + self.bias
return np.where(z > 0, 1, 0)
```
该模型使用了一个简单的梯度下降算法来训练权重和偏差,使感知器能够正确地分类Iris数据集中的样本。在使用该模型之前,需要将Iris数据集加载到numpy数组中,并将目标变量转换为二进制类别:
```
from sklearn.datasets import load_iris
X, y = load_iris(return_X_y=True)
y_binary = np.where(y == 0, 1, 0)
```
然后,可以使用模型来对数据进行分类:
```
model = Perceptron()
model.fit(X, y_binary)
# 对新数据进行分类
X_new = [[5.0, 3.5, 1.6, 0.6], [6.0, 3.0, 4.8, 1.8], [7.2, 3.2, 6.0, 1.8]]
y_pred = model.predict(X_new)
print(y_pred)
```
输出:
```
[1 0 0]
```
以上是一个简单的Iris感知器模型的例子。在实际应用中,需要对模型进行调优和优化,以提高其准确性和性能。