PAC 鸢尾花分类 python

以下是使用PyPAC和sklearn对鸢尾花数据集进行分类的示例代码：

import requests
from pypac import PACSession
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 使用PyPAC获取代理
session = PACSession()

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

# 使用PCA进行降维
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_pca, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 使用KNN分类器进行分类
knn = KNeighborsClassifier()
knn.fit(X_train, y_train)
score = knn.score(X_test, y_test)
print("Accuracy: {:.2f}%".format(score * 100))

在这个示例中，我们首先使用PyPAC获取代理，然后加载鸢尾花数据集。接下来，我们使用PCA进行降维，将数据集的维度从4降到2。然后，我们将数据集划分为训练集和测试集，并使用KNN分类器进行分类。最后，我们输出分类器的准确率。