机器学习鸢尾花数据集knn算法源代码

时间: 2023-05-31 15:17:48 浏览: 280
### 回答1: 以下是机器学习鸢尾花数据集knn算法的源代码: ``` import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 创建KNN分类器 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) # 计算准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print("准确率:", accuracy) ``` 该代码使用了sklearn库中的KNeighborsClassifier类来创建KNN分类器,并使用鸢尾花数据集进行训练和测试。最后计算出了模型的准确率。 ### 回答2: 机器学习鸢尾花数据集是一个经典的数据集,包含了150个样本,每个样本有4个特征,分为3个类别。对于这个数据集,可以使用knn(K-Nearest Neighbors)算法进行分类。下面是KNN算法在Python中的实现: 首先,我们需要导入所需的库:numpy和sklearn ```python import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier ``` 然后,我们需要加载数据集: ```python iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target ``` 接下来,我们将数据集划分为训练集和测试集: ```python # 划分训练集和测试集 indices = np.random.permutation(len(X)) X_train = X[indices[:-30]] y_train = y[indices[:-30]] X_test = X[indices[-30:]] y_test = y[indices[-30:]] ``` 然后,我们可以使用sklearn库中的KNeighborsClassifier类来建立模型: ```python # 创建一个knn分类器实例,k=3 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # 用训练集训练模型 knn.fit(X_train, y_train) # 对测试集进行预测 y_pred = knn.predict(X_test) ``` 最后,我们可以使用sklearn库中的metrics类来评估模型: ```python # 评估模型,输出准确率 from sklearn import metrics print(metrics.accuracy_score(y_test, y_pred)) ``` 完整的源代码如下: ```python import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn import metrics iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # 划分训练集和测试集 indices = np.random.permutation(len(X)) X_train = X[indices[:-30]] y_train = y[indices[:-30]] X_test = X[indices[-30:]] y_test = y[indices[-30:]] # 创建一个knn分类器实例,k=3 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # 用训练集训练模型 knn.fit(X_train, y_train) # 对测试集进行预测 y_pred = knn.predict(X_test) # 评估模型,输出准确率 print(metrics.accuracy_score(y_test, y_pred)) ``` 以上便是KNN算法在Python中使用鸢尾花数据集进行分类的源代码实现。 ### 回答3: 鸢尾花数据集是机器学习中比较经典的数据集之一,数据集包含了三种不同种类的鸢尾花,分别是山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾。在对这个数据集进行机器学习分类时,通常使用k近邻算法(k-nearest neighbors,简称knn)。 KNN算法的原理是通过计算相邻点之间的距离来确定未知数据的类别。KNN算法是一种有监督的学习方法,它需要训练数据集和已知数据类别,然后通过对新样本与已知样本的距离进行计算,确定样本属于哪一个类别。 下面是使用python的sklearn库实现KNN算法对鸢尾花数据集进行分类的原始代码: ``` python from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() # 将数据集分成测试集和验证集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=42) # 定义KNN分类器,设置K值为3 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # 训练KNN分类器 knn.fit(X_train, y_train) # 预测测试集的类别 y_pred = knn.predict(X_test) # 计算分类器的准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print("模型的准确率为:", accuracy) ``` 这段代码首先使用sklearn库中的load_iris函数加载鸢尾花数据集,然后使用train_test_split函数将数据集分成训练集和测试集。接着定义KNN分类器,并使用fit方法将训练集数据喂入分类器进行训练。最后使用predict方法预测测试集的类别,并使用accuracy_score方法计算分类器的准确率。输出结果为模型的准确率。

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