鸢尾花数据集很简单,特征已经全部提取好了,而且也很纯,所以就直接放到机器学习算法里面训练即可。 用python实现以下几步 1.将数据集拆分为培训和测试数据集。测试数据集通常比训练数据集小,因为它有助于更好地训练模型。 2.根据问题(分类或回归)选择算法。 3.然后将训练数据集传递给算法进行训练。我们使 用.fit()方法 4.然后将测试数据传递给经过训练的算法,以预测结果。我们使用.predict()方法。 5.比较预测结果和真实值,给出算法准确性。
时间: 2024-03-05 19:51:45 浏览: 13
好的,以下是用Python实现上述步骤的示例代码:
```python
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
# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 将数据集拆分为培训和测试数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 根据问题(分类或回归)选择算法
clf = DecisionTreeClassifier()
# 将训练数据集传递给算法进行训练
clf.fit(X_train, y_train)
# 将测试数据传递给经过训练的算法,以预测结果
y_pred = clf.predict(X_test)
# 比较预测结果和真实值,给出算法准确性
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy: ", accuracy)
```
这个示例代码使用决策树分类器作为算法,将数据集拆分为训练和测试数据集,并使用.fit()方法将训练数据集传递给算法进行训练。然后,使用.predict()方法将测试数据传递给训练好的模型,以预测结果。最后,比较预测结果和真实值,给出算法准确性。
相关推荐
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)