机器学习鸢尾花数据集knn算法源代码

以下是机器学习鸢尾花数据集KNN算法的Python源代码：

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

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 分割数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3)

# 创建KNN分类器对象，选择k=3
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = knn.predict(X_test)

# 计算模型准确率
accuracy = np.mean(y_pred == y_test)

# 打印模型准确率
print("模型准确率为：", accuracy)

注意，这个源代码中需要使用sklearn、numpy等Python库，需要在运行代码前先安装这些库。另外，在运行代码前需要将代码中的路径和其他参数根据具体情况进行修改。

相关问题

鸢尾花卉数据集knn填充

鸢尾花卉数据集是一个经典的机器学习数据集，包含了150个样本，每个样本有四个特征：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度，以及一个标签，表示该样本属于哪一类鸢尾花。

如果鸢尾花数据集中有缺失值，可以使用KNN填充方法来填充缺失值。KNN填充方法是指用与缺失值最接近的K个样本的平均值、中位数或众数来填充缺失值。

下面是使用Python实现KNN填充方法的代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.impute import KNNImputer
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 将数据集转换为DataFrame格式
df = pd.DataFrame(data=np.c_[iris['data'], iris['target']], columns=iris['feature_names'] + ['target'])

# 生成随机的缺失值
df.iloc[:10, 2] = np.nan

# 使用KNN填充缺失值
imputer = KNNImputer(n_neighbors=5)
df_filled = imputer.fit_transform(df)

print(df_filled)

在上面的代码中，首先使用pandas将鸢尾花数据集转换为DataFrame格式，并生成了一些随机的缺失值。然后使用sklearn库中的KNNImputer类进行KNN填充，n_neighbors参数表示使用最接近的5个样本来填充缺失值。最后输出填充后的DataFrame。

鸢尾花数据集knn算法可视化

好的，我可以为您提供一些关于鸢尾花数据集knn算法可视化的资料。首先，鸢尾花数据集是一个非常经典的机器学习数据集，其中包含了三种不同品种的鸢尾花，即山鸢尾(Iris setosa)、变色鸢尾(Iris versicolor)和维吉尼亚鸢尾(Iris virginica)。每个鸢尾花样本都包含了四个特征：花萼长度(sepal length)、花萼宽度(sepal width)、花瓣长度(petal length)和花瓣宽度(petal width)。

KNN算法是一种基于实例的学习方法，它可以用于分类和回归问题。在KNN算法中，我们首先需要选定一个“邻居”的数量k，然后对于新的样本，我们计算它与训练集中所有样本的距离，并选取距离最近的k个样本。最后，我们将这k个样本的类别进行投票，得到新样本的类别。

对于鸢尾花数据集，我们可以使用KNN算法对其进行分类，并将分类结果可视化出来。一种常见的可视化方法是使用散点图，其中横轴和纵轴分别表示两个特征，不同的颜色表示不同的类别。我们可以使用Python中的sklearn库来实现KNN算法，并使用matplotlib库来绘制散点图。

以下是一个简单的示例代码，供您参考：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据集
iris = load_iris()

# 选取两个特征
X = iris.data[:, :2]
y = iris.target

# 训练KNN模型
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn.fit(X, y)

# 绘制散点图
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y)
plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Sepal width')
plt.show()

该代码将选取花萼长度和花萼宽度这两个特征，使用KNN算法对其进行分类，并绘制散点图。您可以根据需要修改代码，选择不同的特征或调整KNN算法的参数。