import sklearn.datasets as datasets # 导入数据库 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 导入KNN分类算法 from sklearn.model_selection import train_test_split # 导入数据集划分器 # 1.捕获鸢尾花数据 iris = datasets.load_iris() # 2.提取样本数据 feature = iris['data'] # 实现
时间: 2024-02-12 17:02:57 浏览: 25
你的代码似乎不完整,我需要知道你想要实现什么功能。如果你想要提取鸢尾花数据集的特征并使用KNN算法进行分类,你可以使用以下代码:
```python
import sklearn.datasets as datasets
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 1. 捕获鸢尾花数据
iris = datasets.load_iris()
# 2. 提取样本数据,即特征和标签
X = iris.data
y = iris.target
# 3. 数据集划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 4. 使用KNN算法进行分类
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)
accuracy = knn.score(X_test, y_test)
# 5. 输出分类准确率
print("Test set accuracy: {:.2f}".format(accuracy))
```
此代码将鸢尾花数据集的特征数据存储在变量`X`中,将标签数据存储在变量`y`中。接着,使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集,并使用KNN算法进行分类。最后,输出分类准确率。