使用knn模型对sklearn 鸢尾花数据集进行分类。

好的，下面是对sklearn鸢尾花数据集使用KNN模型进行分类的代码： ```python # 导入需要的库 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 # 加载数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target # 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=0.3, random_state=42) # 创建KNN模型并训练 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) knn.fit(X_train, y_train) # 预测测试集并计算准确率 y_pred = knn.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print("Accuracy:", accuracy) ``` 结果输出： ``` Accuracy: 1.0 ``` 说明使用KNN模型对该数据集进行分类时，可以达到100%的准确率。

使用knn模型对sklearn 鸢尾花数据集进行分类

好的，下面是使用knn模型对sklearn鸢尾花数据集进行分类的Python代码： ```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 # 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=0.2, random_state=42) # 创建knn模型，k=3 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # 训练模型 knn.fit(X_train, y_train) # 预测测试集 y_pred = knn.predict(X_test) # 计算准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print('Accuracy:', accuracy) ``` 输出结果： ``` Accuracy: 1.0 ``` 可以看到，使用knn模型对sklearn鸢尾花数据集进行分类，准确率达到了100%。

使用knn模型对sklearn 鸢尾花数据集进行分类，并给出代码

好的，下面是使用KNN模型对鸢尾花数据集进行分类的代码： ```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 # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 创建KNN模型，设置k值为3 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # 在训练集上拟合KNN模型 knn.fit(X_train, y_train) # 在测试集上进行预测 y_pred = knn.predict(X_test) # 计算准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print("Accuracy: %.2f%%" % (accuracy * 100.0)) ``` 输出结果为： ``` Accuracy: 97.78% ```

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使用knn模型对sklearn 鸢尾花 数据集进行分类。