已有sklearn中的贝叶斯分类模型实现鸢尾花数据分类,对数据进行预处理,分类结果进行可视化分析

时间: 2024-02-05 10:02:25 浏览: 44
好的,对于您的问题,我可以为您提供以下代码来实现鸢尾花数据分类和可视化分析: ```python # 导入所需模块 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载数据集 data = load_iris() X = data.data y = data.target # 数据预处理 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练朴素贝叶斯分类器 gnb = GaussianNB() gnb.fit(X_train, y_train) # 预测测试数据集 y_pred = gnb.predict(X_test) # 计算准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print("Accuracy:", accuracy) # 可视化分类结果 colors = ['red', 'green', 'blue'] for i in range(len(colors)): x = X_test[:, 0][y_pred == i] y = X_test[:, 1][y_pred == i] plt.scatter(x, y, c=colors[i]) plt.legend(data.target_names) plt.xlabel('Sepal length') plt.ylabel('Sepal width') plt.show() ``` 解释一下上面代码的步骤: 1. 加载鸢尾花数据集。 2. 将数据集拆分为训练集和测试集。 3. 创建一个朴素贝叶斯分类器对象,并使用训练集拟合它。 4. 对测试集进行预测,并计算准确率。 5. 将分类结果可视化。 在上面的代码中,我们使用`GaussianNB`类来实现朴素贝叶斯分类器。在最后一步中,我们使用散点图来可视化分类结果。每个类别用不同的颜色表示,图例中显示了类别名称。

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