运行这段代码import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 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() X = iris.data[:, :2] # 只使用前两个特征 y = iris.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=.3, random_state=42) # 训练KNN模型 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) knn.fit(X_train, y_train) # 可视化训练集和测试集 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.scatter(X_train[:, ], X_train[:, 1], c=y_train, cmap='viridis', label='Train') plt.scatter(X_test[:, ], X_test[:, 1], c=y_test, cmap='viridis', marker='x', label='Test') plt.xlabel('Sepal length') plt.ylabel('Sepal width') plt.legend() plt.show() # 可视化KNN分类结果 plt.figure(figsize=(10, 6)) h = .02 # 网格步长 x_min, x_max = X[:, ].min() - .5, X[:, ].max() + .5 y_min, y_max = X[:, 1].min() - .5, X[:, 1].max() + .5 xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) Z = knn.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) plt.contourf(xx, yy, Z, cmap='viridis', alpha=.5) plt.scatter(X_train[:, ], X_train[:, 1], c=y_train, cmap='viridis', label='Train') plt.scatter(X_test[:, ], X_test[:, 1], c=y_test, cmap='viridis', marker='x', label='Test') plt.xlabel('Sepal length') plt.ylabel('Sepal width') plt.legend() plt.show()

这段代码是使用 sklearn 库中的 KNN 算法对鸢尾花数据集进行分类，并将训练集和测试集的结果进行可视化展示。

首先，加载鸢尾花数据集，并只使用前两个特征进行分类。然后，将数据集划分为训练集和测试集，其中测试集占总数据集的 30%。

接下来，使用 KNN 算法对训练集进行拟合，并可视化训练集和测试集的散点图，其中样本点的颜色表示其所属的类别。

最后，使用 KNN 算法对整个特征空间进行分类，并用等高线图展示分类结果，同时也将训练集和测试集的散点图进行可视化展示。

相关问题

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split啥意思

这些程序是用来实现一个基于鸢尾花数据集的机器学习任务。具体来说，该程序使用load_iris函数加载鸢尾花数据集，并使用train_test_split函数将数据集随机划分为训练集和测试集，以便进行模型训练和评估。另外，还使用了numpy和matplotlib.pyplot库进行数据处理和可视化。但是，该程序并没有使用任何算法或模型来进行分类或回归任务。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import svm, datasets啥意思

这些程序是用来实现一个基于支持向量机（SVM）的分类器，该分类器可以对鸢尾花数据集进行分类。具体来说，该程序使用datasets模块加载鸢尾花数据集，并使用svm模块中的SVC类创建一个支持向量机分类器。接着，使用matplotlib.pyplot库可视化分类结果。这些程序中的numpy库是用来进行数据处理和计算的。