knn.fit(X_train, y_train) y_predicted = knn.predict(X_test)作用

这段代码使用了K近邻算法对鸢尾花数据集进行了分类，并预测了测试集的类别。

首先，knn.fit(X_train, y_train)根据训练集X_train和对应的目标变量y_train，构建出K近邻模型。其中knn是使用scikit-learn库中的KNeighborsClassifier类创建的一个实例，可以设置不同的K值和距离度量方式，以调整模型的参数。

接着，y_predicted = knn.predict(X_test)使用训练好的K近邻模型对测试集X_test进行分类，并将预测结果保存到y_predicted中。最后，我们可以将y_predicted与真实的测试集标签y_test进行比较，来评估模型的性能。

相关问题

iris = datasets.load_iris() from skLearn. preprocessing import MinMaxScaLer iris_ data=MinMaxScaLer().fit transform(iris .data) print(iris_ data[0:5,:l) iris_ df=pd. DataFrame(iris_ data scolumns=['Sepal Length', 'Sepal Width's 'Petal Length', 'Peta iris_ df['target' ]=iris. target from skLearn.model seLection import train. _test _split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_ split(iris. _df.iloc[:0:4], iris. df['target'], random. state=. 14) from skLearn . neighbors import KNeighborsClassifier knn = KNeighborsCLassifier() knn.fit(X_ train, y_ train) y_ predicted = knn. predict(X_test) accuracy = np.mean(y predicted == y_ test) *100 print('当前分类评估器是: knn ') print('当前Accuracy是: %.1f' %accuracy + '%' )

这段代码实现了使用KNN算法对鸢尾花数据集进行分类，并计算出分类准确率。具体步骤如下：

1. 首先使用`datasets.load_iris()`函数加载鸢尾花数据集。

2. 导入`MinMaxScaler`函数，使用`MinMaxScaler().fit_transform(iris.data)`对数据集进行归一化处理。

3. 将归一化处理后的数据集转换为`pandas`数据框，并添加`target`列，即数据集的类别信息。

4. 使用`train_test_split`函数将数据集分为训练集和测试集。

5. 导入`KNeighborsClassifier`函数，并创建一个KNN分类器。

6. 使用训练集数据拟合KNN分类器，然后使用测试集数据对其进行预测。

7. 计算预测结果与测试集实际结果的准确率，并将其打印出来。

需要注意的是，这段代码中的第5行存在语法错误，应该为`MinMaxScaler().fit_transform(iris.data)`而不是`MinMaxScaLer().fit transform(iris.data)`。同时，第22行的代码也存在错误，应该为`KNeighborsClassifier()`而不是`KNeighborsCLassifier()`。

import ... iris = datasets.load_iris() from sklearn.preprocessing import MinMaxScaleriris_data=MinMaxScaler().fit_transform(iris.data)pnint(ini.s...data[0.:.5..;J) iris_df=pd.DataFrame(iris_data,columns=[ ' Sepal Length ', 'Sepal Width ', 'Petal Length ',' Petal iris_df[ 'target ' ]=iris.target fnom sklearn.model_selection import train_test_split X_train，X_test,y_train,y_test = train_test_split(iris_df.iloc[ :,0:4], inis..df[ 'target ' ], random_state=.14) from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierknn = KNeighborsClassifier() knn.fit(X_train, y_train) y_predicted = knn.predict(x_test) accuracy = np.mean(y_predicted == y_test) *109print( '当前分类评估器是:knn ') print( '当前Accuracy是:%.1f' %accuracy + '%')使用的算法

这段代码使用了K近邻算法对鸢尾花数据集进行了分类，并输出了分类的准确率。

具体来说，首先，我们使用datasets.load_iris()函数从sklearn.datasets中加载鸢尾花数据集，并使用MinMaxScaler()函数对数据集进行了归一化处理。

然后，我们使用train_test_split()函数将鸢尾花数据集划分成了训练集和测试集，其中训练集占比为75%。

接着，我们创建了一个KNeighborsClassifier()类的实例knn，并使用fit()方法在训练集上拟合了K近邻模型。

接下来，我们使用predict()方法对测试集进行预测，并将预测结果保存到y_predicted中。使用np.mean()函数计算预测准确率，并将结果保存到accuracy中。

最后，我们输出分类评估器的名称和准确率。