feat_names = ['sepal-length', 'sepal-width', 'petal-length', 'petal-width', 'Class'] dpath = "../data/" df = pd.read_csv(dpath + "iris.csv", names = feat_names) #通过观察前5行，了解数据每列（特征）的概况 df.head()

这段代码的作用是读取位于 "../data/" 目录下的 "iris.csv" 文件，并将其存储为一个名为 df 的 pandas 数据框。数据框中包含了花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度和类别等五个特征，这些特征的名称分别为 'sepal-length'、'sepal-width'、'petal-length'、'petal-width' 和 'Class'。

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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd path="https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data" headernames=['sepal-length','sepal-width','petal-length','petal-width','Class'] dataset=pd.read_csv(path,names=headernames) dataset.head() X=dataset.iloc[:,:-1].values y=dataset.iloc[:,4].values from sklearn.model_selection import train_test_split X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.40) from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier classifier=KNeighborsClassifier(n_neighbors=6) classifier.fit(X_train,y_train) y_pred=classifier.predict(X_test) from sklearn.metrics import classification_report,confusion_matrix,accuracy_score result = confusion_matrix(y_test,y_pred) print("Confusion Matrix:") print(result) result1=classification_report(y_test,y_pred) print(result1) result2=accuracy_score(y_test,y_pred) print("Accuracy:",result2)

这是一个基于鸢尾花数据集的KNN分类器的Python代码，其目的是将数据集分为三个不同的类别。代码首先导入了必要的库，然后读取鸢尾花数据集并将其存储在一个Pandas DataFrame中。接下来，将数据集分成训练集和测试集，并使用KNN分类器对训练集进行训练。最后，使用测试集对训练好的分类器进行测试，并计算分类器的准确性。输出包括混淆矩阵、分类报告和准确性的评估。

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.linear_model import LinearRegression %matplotlib inline iris = load_iris() data = pd.DataFrame(iris.data) data.columns = ['sepal - length','sepal - width','petal - length','petal - width'] data.head(11)

这段代码首先导入了 pandas、numpy、matplotlib.pyplot、sklearn.datasets 和 sklearn.linear_model 等库。然后使用 load_iris 函数加载鸢尾花数据集，将数据集中的样本特征存储在一个名为 iris 的变量中。接着，用 pandas 库中的 DataFrame 类来创建一个数据框，数据框中的数据是 iris.data。然后，将每列的名称更改为 'sepal - length'、'sepal - width'、'petal - length' 和 'petal - width'。最后，使用 data.head(11) 显示数据框中前11行数据，以便对数据进行初步观察和分析。