使用K近邻对iris数据集进行分类
时间: 2023-11-26 08:06:49 浏览: 32
好的,针对您的问题,我可以给出以下解答:
首先,需要加载iris数据集并进行预处理,将特征值和目标值分开。然后,将数据集随机分成训练集和测试集。接下来,使用sklearn库中的KNeighborsClassifier类来训练K近邻模型,并使用训练好的模型对测试集进行预测。最后,计算准确率和混淆矩阵来评估模型的性能。
下面是Python代码示例:
```python
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, confusion_matrix
# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 将数据集分成训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)
# 训练K近邻模型
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)
# 使用模型对测试集进行预测
y_pred = knn.predict(X_test)
# 计算准确率和混淆矩阵
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print("准确率:", acc)
print("混淆矩阵:\n", cm)
```
通过上述代码可以得到在测试集上的准确率和混淆矩阵,从而评估模型的性能。需要注意的是,在实际应用中,还需要进行模型选择和调参,以达到更好的性能。
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