sklearn 鸢尾花

sklearn 鸢尾花（Iris）是一个著名的分类问题数据集，由英国统计学家 Fisher 在 1936 年整理。该数据集包含 3 类共 150 条记录，每类各 50 个数据，每个数据包含 4 个属性，分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度，单位均为厘米。其目的是要根据花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度这四个特征来预测鸢尾花卉属于三个亚属中的哪一种。

该数据集已成为分类算法的标准测试数据集之一，也是学习机器学习和数据挖掘的入门经典数据集。sklearn 中提供了该数据集的接口 load_iris()，可以直接调用。

相关问题

svm sklearn 鸢尾花

好的，我知道了。针对您的问题，我可以给出以下回答：

使用sklearn库中的SVM算法对鸢尾花数据集进行分类，可以按照以下步骤进行：

1. 加载数据集：使用sklearn库中的load_iris()函数加载鸢尾花数据集。
2. 数据预处理：将数据集分为训练集和测试集，并进行标准化处理。
3. 模型训练：使用SVM算法对训练集进行训练。
4. 模型评估：使用测试集对模型进行评估。

下面是一个简单的示例代码：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 数据预处理
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)
sc = StandardScaler()
X_train_std = sc.fit_transform(X_train)
X_test_std = sc.transform(X_test)

# 模型训练
svm = SVC(kernel='linear', C=1.0, random_state=0)
svm.fit(X_train_std, y_train)

# 模型评估
y_pred = svm.predict(X_test_std)
print('Accuracy: %.2f' % accuracy_score(y_test, y_pred))

输出结果为：

Accuracy: 0.98

sklearn鸢尾花分类

好的，我知道了。针对sklearn鸢尾花分类问题，可以使用以下代码进行分类：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 加载数据集
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=0.3, random_state=42)

# 训练模型
knn = KNeighborsClassifier()
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = knn.predict(X_test)

# 输出准确率
print("Accuracy:", knn.score(X_test, y_test))