ELM鸢尾花python

在Python中使用ELM算法对鸢尾花数据集进行分类可以借助一些第三方库来实现。以下是一个示例代码：

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
from elm import ELMClassifier

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

# 将标签进行二进制编码
encoder = LabelBinarizer()
y = encoder.fit_transform(y)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建ELM分类器并进行训练
elm = ELMClassifier(n_hidden=10)  # 设置隐藏层神经元数量为10
elm.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = elm.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = np.mean(np.argmax(y_pred, axis=1) == np.argmax(y_test, axis=1))
print("Accuracy:", accuracy)

在这个示例代码中，我们使用了`numpy`库来处理数据，`sklearn`库来加载鸢尾花数据集、划分数据集和进行标签编码，以及一个名为`elm`的自定义ELM分类器类来实现ELM算法。你可以通过安装`elm`库来获得这个自定义分类器。最后，我们计算了分类的准确率并进行了打印输出。