Scikit-learn的demo
时间: 2024-05-04 15:18:21 浏览: 24
Scikit-learn是一个广泛使用的Python机器学习库,它提供了许多常见的机器学习算法和工具,包括分类、聚类、回归、降维和数据预处理等。下面是一个简单的Scikit-learn分类器的示例代码:
```python
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# 加载鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=42)
# 创建一个K近邻分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集并计算精度
accuracy = knn.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)
```
在这个示例中,我们使用Scikit-learn加载鸢尾花数据集,将其划分为训练集和测试集,创建了一个K近邻分类器,并使用训练数据训练了模型。然后,我们使用测试集预测结果,并计算模型的准确度。
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关于 Python 的 demo,可以有很多种类型,比如 Web 应用、数据分析、机器学习等等。以下是一些常见的 Python demo:
1. Flask Web 应用:使用 Flask 框架搭建一个简单的 Web 应用,实现用户注册、登录、发布文章等功能。
2. 数据分析:使用 Pandas 库读取和处理数据,使用 Matplotlib 或 Seaborn 库进行数据可视化。
3. 机器学习:使用 Scikit-learn 库实现一个简单的分类或回归模型,比如鸢尾花分类或波士顿房价预测。
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