使用K近邻对iris数据集进行分蘖
时间: 2023-12-28 14:05:13 浏览: 31
好的,针对您的问题,我可以提供以下解决方案:
1. 导入需要的库和数据集:
```python
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
y = iris.target
```
2. 将数据集分为训练集和测试集:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
3. 使用K近邻算法进行分类:
```python
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)
```
4. 对测试集进行预测:
```python
y_pred = knn.predict(X_test)
```
5. 评估模型的性能:
```python
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
```
以上就是使用K近邻对iris数据集进行分类的完整代码。需要注意的是,K近邻算法需要先设置一个参数k,表示使用k个邻居来进行分类,这个参数需要通过交叉验证等方法来确定最优值,这里我使用了3作为示例。
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