python Iris数据集如何进行数据划分
时间: 2023-05-22 20:01:58 浏览: 55
对于 Iris 数据集,通常会将其分为训练集和测试集两部分。可以使用 scikit-learn 库中的 train_test_split 函数来进行数据划分。具体步骤如下:
1. 导入数据集
```python
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
```
2. 划分数据集
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
```
其中,test_size 表示测试集所占比例,random_state 表示随机种子,保证每次划分的结果相同。
3. 使用划分后的数据集进行模型训练和测试
```python
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knn = KNeighborsClassifier()
knn.fit(X_train, y_train)
y_pred = knn.predict(X_test)
```
这样就完成了数据集的划分和模型的训练测试。
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```
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载iris数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, 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)
# 构建决策树分类器作为基分类器
base_estimator = DecisionTreeClassifier(max_depth=1)
# 构建Adaboost分类器
clf = AdaBoostClassifier(base_estimator=base_estimator, n_estimators=50, learning_rate=1.0)
# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上评估模型性能
score = clf.score(X_test, y_test)
print("Accuracy: {:.2f}%".format(score * 100))
```
这段代码使用决策树作为基分类器,构建了一个包含50个弱分类器的Adaboost分类器。最后在测试集上评估了模型的性能,并输出准确率。