某西瓜数据集有17个样本,每个样本的特征储存在xigua.txt中,第一列是密度,第二列是含糖率,y标签,其中:1好瓜,0坏瓜。 从数据集读取数据,随机将数据集分割成训练集和测试集,在x1-x2坐标系用散点图区分好瓜和坏瓜,任意选用一种分类模型,用训练集进行训练,然后对测试集预测,并计算预测准确率。 1. 完成数据集的读取 2. 导入库函数及数据,将数据集分割成训练集和测试集 3. 用散点图可视化显示好瓜和坏瓜 4. 建立适当模型 5. 用训练集进行训练,然后对测试集预测 6. 计算预测准确率及输出
时间: 2024-03-20 22:41:40 浏览: 41
好的,我会为您逐一解答。
1. 读取数据集
首先,我们需要导入相关的库函数,然后读取数据集。
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 读取数据集
data = np.loadtxt('xigua.txt', delimiter=',')
X = data[:, :-1]
y = data[:, -1]
```
2. 分割数据集
接下来,我们将数据集分割成训练集和测试集,通常我们将数据集的70%作为训练集,30%作为测试集。
```python
# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)
```
3. 可视化数据
我们可以使用散点图将数据可视化,其中好瓜用红色表示,坏瓜用蓝色表示。
```python
# 可视化数据
plt.scatter(X[y==1, 0], X[y==1, 1], color='red', label='好瓜')
plt.scatter(X[y==0, 0], X[y==0, 1], color='blue', label='坏瓜')
plt.xlabel('密度')
plt.ylabel('含糖率')
plt.legend()
plt.show()
```
4. 建立模型
我们可以使用逻辑回归模型来进行分类。
```python
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 建立模型
model = LogisticRegression()
```
5. 训练模型并预测
我们使用训练集进行训练,并使用测试集进行预测。
```python
# 训练模型并预测
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)
```
6. 计算准确率
最后,我们可以计算预测准确率,并将其输出。
```python
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('预测准确率:{:.2f}%'.format(accuracy * 100))
```
完整代码如下:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 读取数据集
data = np.loadtxt('xigua.txt', delimiter=',')
X = data[:, :-1]
y = data[:, -1]
# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)
# 可视化数据
plt.scatter(X[y==1, 0], X[y==1, 1], color='red', label='好瓜')
plt.scatter(X[y==0, 0], X[y==0, 1], color='blue', label='坏瓜')
plt.xlabel('密度')
plt.ylabel('含糖率')
plt.legend()
plt.show()
# 建立模型
model = LogisticRegression()
# 训练模型并预测
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('预测准确率:{:.2f}%'.format(accuracy * 100))
```
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