感知机自动识别西瓜的好坏完整代码

感知机（Perceptron）是一种基本的线性分类器，用于二分类任务。在西瓜识别的例子中，我们将使用机器学习的方法来训练一个模型，决定西瓜是否新鲜或腐烂。由于这个过程涉及到编程和数据处理，我将提供一个简化的Python示例，使用sklearn库中的Perceptron模型。首先，假设我们有西瓜的一些特征数据（如颜色、纹理、大小等），以及标签（好或坏）。以下是简单的代码框架：

# 导入所需库
from sklearn.linear_model import Perceptron
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd

# 假设你有一个CSV文件，其中包含西瓜数据
# df = pd.read_csv('watermelon_data.csv')

# 加载数据并预处理（可能包括特征缩放）
# X = df.drop('label', axis=1)  # 特征
# y = df['label']  # 目标变量

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建Perceptron分类器
perceptron = Perceptron()

# 训练模型
perceptron.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
predictions = perceptron.predict(X_test)

# 评估模型性能（例如使用accuracy_score）
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print("Accuracy: ", accuracy)

# 如果你想看到完整的代码，这里是一个简化版：
# 先实例化模型
# perceptron = Perceptron()
# 使用fit方法训练模型
# perceptron.fit(X, y)
# 对新数据进行预测
# new_rainbow = [[color, texture, size]]  # 新鲜西瓜的特征
# prediction = perceptron.predict(new_rainbow)