导入iris数据集并使用knn进行分类方法分析并使用matplotlib结果可视化的代码
时间: 2023-12-29 07:02:54 浏览: 33
好的,以下是符合要求的代码:
```python
# 导入必要的库
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import matplotlib.pyplot as plt
# 导入 iris 数据集
iris = load_iris()
# 建立特征和目标变量矩阵
X = iris.data
y = iris.target
# 建立 knn 模型,k 取 3
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
# 拟合模型
knn.fit(X, y)
# 预测新数据
new_data = [[5.2, 3.5, 1.5, 0.2]]
prediction = knn.predict(new_data)
# 输出预测结果
print("预测结果为:", iris.target_names[prediction])
# 可视化结果
x_min, x_max = X[:, 0].min() - 0.5, X[:, 0].max() + 0.5
y_min, y_max = X[:, 1].min() - 0.5, X[:, 1].max() + 0.5
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y)
plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Sepal width')
plt.xlim(x_min, x_max)
plt.ylim(y_min, y_max)
plt.xticks(())
plt.yticks(())
plt.show()
```
请确认您已经理解了上述代码的作用和含义。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)