六、对iris数据集进行拆分,并查看拆分结果。 (1)正确调用鸢尾花iris数据集 (2)正确调用sklearn.model_selection类中的train_test_split函数 (3)正确使用train_test_split函数拆分数据集 (4)输出X_train和X_test的维度

时间: 2023-07-20 11:07:24 浏览: 54
以下是对iris数据集进行拆分的代码示例: ```python from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载iris数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target # 将数据集拆分为训练集和测试集,其中测试集占比为30% X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3) # 输出X_train和X_test的维度 print("X_train shape:", X_train.shape) # (105, 4) print("X_test shape:", X_test.shape) # (45, 4) ``` 在上面的代码中,我们首先调用sklearn.datasets库中的load_iris函数加载iris数据集,并将其赋值给X和y变量。然后,我们使用sklearn.model_selection库中的train_test_split函数将数据集拆分为训练集和测试集,其中测试集占比为30%。最后,我们输出X_train和X_test的维度,即训练集和测试集的样本数量和特征数量。
相关问题

准备:鸢尾花数据集。 调用sklearn库,使用KNN分类方法完成鸢尾花数据的分类。

好的,我可以帮你完成这个任务。首先,我们需要先导入鸢尾花数据集并将其拆分为训练集和测试集。然后,我们可以使用sklearn库中的KNeighborsClassifier方法来训练一个KNN模型,并用测试集评估其性能。下面是完整的代码: ```python # 导入必要的库 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() # 将数据集拆分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42) # 创建KNN分类器并训练模型 knn = KNeighborsClassifier() knn.fit(X_train, y_train) # 使用测试集评估模型性能 y_pred = knn.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print('Accuracy:', accuracy) ``` 输出结果应该类似于:Accuracy: 1.0,这表示我们的KNN模型在鸢尾花数据集上取得了100%的准确率。

给出python实现贝叶斯算法的代码,不调用sklearn库,对鸢尾花数据集分类,实现结果可视化

好的,以下是贝叶斯算法的python代码(不使用sklearn库): ``` import csv import random import math import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def load_dataset(filename): dataset = [] with open(filename, 'r') as csv_file: csv_reader = csv.reader(csv_file) for row in csv_reader: if not row: continue data = [float(x) for x in row[:-1]] label = row[-1] dataset.append((data, label)) return dataset def split_dataset(dataset, split_ratio): train_size = int(len(dataset) * split_ratio) train_set = [] test_set = list(dataset) while len(train_set) < train_size: index = random.randrange(len(test_set)) train_set.append(test_set.pop(index)) return train_set, test_set def separate_by_class(dataset): separated = {} for data, label in dataset: if label not in separated: separated[label] = [] separated[label].append(data) return separated def calculate_mean(numbers): return sum(numbers) / float(len(numbers)) def calculate_stddev(numbers): mean = calculate_mean(numbers) variance = sum([pow(x - mean, 2) for x in numbers]) / float(len(numbers) - 1) return math.sqrt(variance) def summarize_dataset(dataset): summaries = [(calculate_mean(attribute), calculate_stddev(attribute)) for attribute in zip(*dataset)] del summaries[-1] return summaries def summarize_by_class(dataset): separated = separate_by_class(dataset) summaries = {} for class_label, instances in separated.items(): summaries[class_label] = summarize_dataset(instances) return summaries def calculate_probability(x, mean, stddev): exponent = math.exp(-math.pow(x - mean, 2) / (2 * math.pow(stddev, 2))) return (1 / (math.sqrt(2 * math.pi) * stddev)) * exponent def calculate_class_probabilities(summaries, input_vector): probabilities = {} for class_label, class_summaries in summaries.items(): probabilities[class_label] = 1 for i in range(len(class_summaries)): mean, stddev = class_summaries[i] x = input_vector[i] probabilities[class_label] *= calculate_probability(x, mean, stddev) return probabilities def predict(summaries, input_vector): probabilities = calculate_class_probabilities(summaries, input_vector) best_label, best_prob = None, -1 for class_label, probability in probabilities.items(): if best_label is None or probability > best_prob: best_prob = probability best_label = class_label return best_label def get_predictions(summaries, test_set): predictions = [] for i in range(len(test_set)): result = predict(summaries, test_set[i][0]) predictions.append(result) return predictions def get_accuracy(test_set, predictions): correct = 0 for i in range(len(test_set)): if test_set[i][-1] == predictions[i]: correct += 1 return (correct / float(len(test_set))) * 100.0 def plot_data(test_data, predicted_data): data = np.array(test_data) colors = ['blue', 'red', 'green'] markers = ['o', 's', '^'] for i in range(3): x = data[data[:, -1] == str(i)][:, 0] y = data[data[:, -1] == str(i)][:, 1] predicted_x = data[predicted_data == str(i)][:, 0] predicted_y = data[predicted_data == str(i)][:, 1] plt.scatter(x, y, color=colors[i], marker=markers[i], label=f'Class {i}') plt.scatter(predicted_x, predicted_y, edgecolors='black', facecolors='none', marker=markers[i]) plt.legend() plt.show() if __name__ == '__main__': filename = 'iris.csv' split_ratio = 0.67 dataset = load_dataset(filename) train_set, test_set = split_dataset(dataset, split_ratio) print(f'Split {len(dataset)} rows into train={len(train_set)} and test={len(test_set)} rows') summaries = summarize_by_class(train_set) predictions = get_predictions(summaries, test_set) accuracy = get_accuracy(test_set, predictions) print(f'Accuracy: {accuracy}%') plot_data(test_set, np.array(predictions)) ``` 其中,`filename` 变量指定数据集文件名;`split_ratio` 变量指定数据集的拆分比例;`load_dataset` 函数从 CSV 文件读取数据集;`split_dataset` 函数将数据集拆分成训练集和测试集;`separate_by_class` 函数将数据集按标签分类;`summarize_dataset` 函数计算数据集每个特征的均值和标准差,返回这些统计数据作为一个元组数组;`summarize_by_class` 函数计算每个类别的数据集的统计数据;`calculate_probability` 函数计算特征值的概率密度函数值;`calculate_class_probabilities` 函数计算输入向量的每个类别的概率密度函数值;`predict` 函数基于概率密度函数值选择可能性最高的类别作为预测结果;`get_predictions` 函数计算测试数据集的所有预测结果;`get_accuracy` 函数计算预测结果的准确率;`plot_data` 函数将测试数据集和预测结果可视化。

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