import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split iris_dataset = load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( iris_dataset['data'], iris_dataset['target'], random_state=0 ) from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # SciPy1.10 及以上版本不允许 scipy.stats.mode(a, axis=0, nan_policy='propagate', keepdims=None) 中的 keepdims 为 None # 而 KNeighborClassifier 中默认的 weights 为 uniform , uniform 中用到了 stats.mode knn_neighbors_1 = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1, weights='distance') knn_neighbors_2 = KNeighborsClassifier(n_neighbors=11, weights='distance') knn_neighbors_3 = KNeighborsClassifier(n_neighbors=37) knn_neighbors_1.fit(X_train, y_train) knn_neighbors_2.fit(X_train, y_train) knn_neighbors_3.fit(X_train, y_train) print("Test set score for neighbors=1 and weights='distance': {:.2f}".format(knn_neighbors_1.score(X_test, y_test))) print("Test set score for neighbors=37 and metric='manhattan': {:.2f}".format(knn_neighbors_2.score(X_test, y_test))) print("Test set score for neighbors=37: {:.2f}".format(knn_neighbors_3.score(X_test, y_test)))

以上代码是使用Python语言中的Scikit-learn库对鸢尾花数据集进行操作的代码。其中，Numpy和Scikit-learn中的Iris数据集被导入，然后使用train_test_split功能对数据集进行分类和拆分，最后用K最近邻分类器对数据集进行分类。

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 from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target # 数据可视化 - 处理前 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y) plt.xlabel('Sepal Length') plt.ylabel('Sepal Width') plt.title('Iris Dataset - Before Preprocessing') plt.show() # 划分数据集为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建并拟合支持向量机模型 model = SVC() model.fit(X_train, y_train) # 在测试集上进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 计算准确度 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print('Accuracy:', accuracy) # 数据可视化 - 处理后 plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_pred) plt.xlabel('Sepal Length') plt.ylabel('Sepal Width') plt.title('Iris Dataset - After Preprocessing') plt.show()

这段代码使用了支持向量机（SVM）算法对鸢尾花数据集进行分类，并且使用了数据可视化来展示分类效果。具体来说，代码中首先加载了鸢尾花数据集，然后对数据集进行了可视化处理，接着将数据集划分为训练集和测试集，使用SVM算法对训练集进行拟合，并在测试集上进行预测，最后计算了模型的准确度，并使用数据可视化展示了预测结果。

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import datasets from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis import numpy as np def main(): iris = datasets.load_iris() #典型分类数据模型 #这里我们数据统一用pandas处理 data = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names) #pd.DataFrame()函数将数据集和特征名称作为参数传递进去，创建了一个DataFrame对象，存储在变量data中。这个DataFrame对象可以被用于数据分析、可视化和机器学习等任务 data['class'] = iris.target #其中，iris.target存储了数据集的目标值，data['class']则创建了一个名为'class'的新列，并将iris.target中的值赋值给它。这个新列可以帮助我们将鸢尾花数据集中的样本按照类别分组，进行更加详细和全面的数据分析和可视化。 pd.set_option('display.max_rows', 500) # 显示行数 pd.set_option('display.max_columns', 500) # 显示列数 pd.set_option('display.width', 1000) # 显示宽度 #print(data) # 显示就可以了 #这里只取两类 #data = data[data['class']!=2] #为了可视化方便，这里取两个属性为例 X = data[data.columns.drop('class')] #print(X) # 显示就可以了 Y = data['class'] #print(Y) #划分数据集 X_train, X_test, Y_train, Y_test =train_test_split(X, Y) #print('X_train') #print(X_train) lda = LinearDiscriminantAnalysis(n_components=2) lda.fit(X_train, Y_train) 怎样更换数据集

如果您想更换数据集，可以按照以下步骤进行操作：

1. 找到新的数据集并将其下载到本地或通过网络获取。

2. 将数据集加载到程序中，并将其转换为DataFrame格式。您可以使用 pandas 库来读取和处理数据集，如下所示：

   import pandas as pd
   
   # 读取新数据集文件
   new_data = pd.read_csv('path/to/new_dataset.csv')
   
   # 如果数据集中没有列名，您可以手动设置它们
   new_data.columns = ['feature1', 'feature2', 'feature3', 'class']
   
   # 检查数据集是否正确加载
   print(new_data.head())

3. 将新的数据集分成特征值和目标值，并将它们分别存储在 X 和 Y 变量中。如果新的数据集中的列名与原代码中不同，您需要相应地更改代码中的列名，以使其与新数据集相匹配。例如：

   X = new_data[new_data.columns.drop('class')]
   Y = new_data['class']

4. 根据您的需求更改代码，以适应新的数据集。例如，您可能需要更改分析方法、特征选择、模型参数等。