使用sklearn库加载鸢尾花数据和数据标签,将鸢尾花数据存储至数据框data,数据标签存储至数据框label
时间: 2023-06-03 14:05:43 浏览: 276
好的,这是一个关于使用sklearn库加载鸢尾花数据和数据标签的问题,我可以回答。以下是代码示例:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd
# 加载数据
iris = load_iris()
# 存储数据
data = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
label = pd.DataFrame(iris.target, columns=['label'])
# 组合数据框
df = pd.concat([data, label], axis=1)
```
这样就可以将鸢尾花数据存储至数据框data,数据标签存储至数据框label。希望对您有所帮助!
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使用sklearn中鸢尾花数据集手写knn算法,得出数据结论
好的,我们可以使用sklearn中的鸢尾花数据集,手动实现KNN算法,并得出数据结论。下面是一个示例代码:
```python
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 定义KNN算法类
class KNN:
def __init__(self, n_neighbors=3):
self.n_neighbors = n_neighbors
def fit(self, X, y):
self.X = X
self.y = y
def euclidean_distance(self, x1, x2):
return np.sqrt(np.sum((x1 - x2) ** 2))
def predict(self, X_test):
y_pred = []
for test_sample in X_test:
distances = [self.euclidean_distance(test_sample, x) for x in self.X]
nearest_indices = np.argsort(distances)[:self.n_neighbors]
nearest_labels = self.y[nearest_indices]
unique_labels, counts = np.unique(nearest_labels, return_counts=True)
predicted_label = unique_labels[np.argmax(counts)]
y_pred.append(predicted_label)
return np.array(y_pred)
# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
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=0.2, random_state=42)
# 实例化KNN算法类
knn = KNN(n_neighbors=3)
# 拟合模型
knn.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = knn.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率:", accuracy)
```
这段代码会将鸢尾花数据集划分为训练集和测试集,然后使用手动实现的KNN算法进行训练和预测。最后,计算预测结果与真实标签之间的准确率。
希望这对你有帮助!
使用sklearn中鸢尾花数据集实现KNN算法,得出数据结论,选两维数据实现数据可视化,实验做到交叉验证
您可以使用sklearn库中的鸢尾花数据集(Iris dataset)来实现K最近邻(KNN)算法,并得出数据结论。以下是一个示例代码:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
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
data = load_iris()
X = data.data
y = data.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=0.2, random_state=42)
# 实例化KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = knn.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率:", accuracy)
# 可视化部分数据
df = pd.DataFrame(X_train[:, :2], columns=['feature1', 'feature2'])
df['target'] = y_train
colors = ['red', 'green', 'blue']
for target, color in zip(data.target_names, colors):
indices = df['target'] == target
plt.scatter(df.loc[indices, 'feature1'], df.loc[indices, 'feature2'], c=color, label=target)
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.title('Iris Dataset Visualization')
plt.legend()
plt.show()
```
上述代码首先加载鸢尾花数据集,然后将数据集分割为训练集和测试集。接着实例化KNN分类器,并在训练集上训练模型。然后,在测试集上进行预测,并计算模型的准确率。最后,使用前两个特征对部分数据进行可视化,以便更好地理解数据。
请注意,上述代码中使用的是简单的train_test_split方法划分数据集,而不是交叉验证。如果您想要使用交叉验证来评估模型性能,可以使用sklearn中的cross_val_score函数或K折交叉验证方法。