机器学习 鸢尾花分类代码

好的，以下是一个简单的鸢尾花分类代码示例：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
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=0.3, random_state=42)

# 训练模型
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy: {:.2f}%".format(acc * 100))

这个代码使用了决策树模型来对鸢尾花进行分类，并在测试集上计算了分类准确率。你可以根据自己的需要使用其他的机器学习算法进行分类。

相关问题

python机器学习鸢尾花

鸢尾花是一个常用的机器学习数据集，用于分类问题。下面是使用Python进行鸢尾花分类的示例代码：

# 引入所需库和数据集
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import Perceptron
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载鸢尾花数据集
iris_dataset = load_iris()

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris_dataset.data, iris_dataset.target, test_size=0.2, random_state=0)

# 创建感知机模型
model = Perceptron()

# 使用训练集训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 使用测试集进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy: {:.2f}".format(accuracy))

这段代码使用了`sklearn`库中的`Perceptron`模型来进行鸢尾花分类。首先，我们将数据集分为训练集和测试集，然后创建感知机模型并使用训练集进行训练。最后，使用测试集进行预测，并计算准确率。

机器学习鸢尾花数据集knn算法源代码

以下是机器学习鸢尾花数据集KNN算法的Python源代码：

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 分割数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3)

# 创建KNN分类器对象，选择k=3
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = knn.predict(X_test)

# 计算模型准确率
accuracy = np.mean(y_pred == y_test)

# 打印模型准确率
print("模型准确率为：", accuracy)

注意，这个源代码中需要使用sklearn、numpy等Python库，需要在运行代码前先安装这些库。另外，在运行代码前需要将代码中的路径和其他参数根据具体情况进行修改。