iris = load_iris() iris_data = pd.DataFrame(data= np.c_[iris['data'], iris['target']], columns= iris['feature_names'] + ['target']) iris_data['target'] = iris_data['target'].astype(int) iris_data['target'] = iris_data['target'].astype('category') iris_data_train = iris_data.sample(frac=0.7, random_state=1) iris_data_test = iris_data.drop(iris_data_train.index) model = BayesianModel([('sepal length (cm)', 'target'), ('sepal width (cm)', 'target'), ('petal length (cm)', 'target'), ('petal width (cm)', 'target')]) model.fit(iris_data_train, estimator=MaximumLikelihoodEstimator) inference = VariableElimination(model) predict_data = [] for index, row in iris_data_test.iterrows(): query = inference.query(variables=['target'], evidence={ 'sepal length (cm)': row['sepal length (cm)'], 'sepal width (cm)': row['sepal width (cm)'], 'petal length (cm)': row['petal length (cm)'], 'petal width (cm)': row['petal width (cm)'] }) predict_data.append(int(query.variables[0].__str__().split('[')[1].split(']')[0])) accuracy_score(iris_data_test['target'], predict_data)上述代码出现以下错误invalid literal for int() with base 10: 'target'

根据你提供的代码，错误可能是因为在以下这行代码中：

accuracy_score(iris_data_test['target'], predict_data)

你传递了一个类别（category）类型的数据用于计算预测结果的准确率，而 `accuracy_score` 函数需要传递整数类型的数据。你可以将 `iris_data_test['target']` 转换为整数类型，例如：

accuracy_score(iris_data_test['target'].astype(int), predict_data)

这样应该可以解决你遇到的问题。

相关问题

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.linear_model import LogisticRegression iris=load_iris() print(iris)y = iris.target # 得到数据对应的标签 x = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names) # 利用Pandas转化为DataFrame格式 x.head()有什么问题吗

代码的前几行存在一些语法错误，正确的写法应该是：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

iris = load_iris()
print(iris)

y = iris.target  # 得到数据对应的标签
x = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)  # 利用Pandas转化为DataFrame格式
x.head()

这段代码的目的是加载鸢尾花数据集，并将其转换为pandas DataFrame的格式。其中，`iris.target`获取数据对应的标签，而`iris.data`获取数据集中的样本特征，然后通过`pd.DataFrame()`函数将其转换为DataFrame的格式。

`x.head()`用于查看转换后的DataFrame的前5行数据，没有问题。

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()`。