knn 分类 iris pythn
时间: 2024-03-01 10:39:47 浏览: 20
可以回答这个问题。KNN分类算法是一种基于距离度量的非参数分类方法,它可以根据训练数据集中各个样本之间的距离来进行分类。iris数据集是一个著名的分类数据集,它包含了150个带有花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度四个特征的鸢尾花样本,每个样本属于三个不同的品种之一。在Python中,我们可以使用Scikit-learn等库来实现KNN分类算法,并对iris数据集进行分类。
相关问题
python KNN分类
KNN是一种常见的分类算法,它的全称是K-Nearest Neighbors,即K近邻算法。它的基本思想是:在训练集中找出与测试样本最近的K个样本,然后根据这K个样本的类别进行投票,将测试样本分到票数最多的类别中。
在Python中实现KNN分类可以使用第三方库scikit-learn。下面是一个简单的例子:
```python
# 导入数据集
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
# 划分数据集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2)
# 构建模型
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
# 拟合模型
knn.fit(X_train, y_train)
# 预测结果
y_pred = knn.predict(X_test)
# 计算准确率
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率为:", accuracy)
```
在这个例子中,我们使用iris数据集进行分类,将数据集划分为训练集和测试集,然后使用KNeighborsClassifier构建KNN模型,使用fit方法拟合模型,使用predict方法预测结果,最后使用accuracy_score计算准确率。
knn鸢尾花分类python
KNN(K-最近邻)是一种简单而有效的分类算法,它可以用于鸢尾花数据集的分类。下面是一个使用Python实现的KNN分类器:
首先,导入所需的库和数据集:
```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
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
```
接下来,将数据集分为训练集和测试集:
```python
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
```
然后,创建一个KNN分类器对象,并使用训练数据进行拟合:
```python
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)
```
最后,使用测试数据进行预测,并计算分类器的准确性:
```python
y_pred = knn.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
```
完整代码如下:
```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
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)
y_pred = knn.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
```