from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import train_test_split x=wine_data.iloc[:,1:].values y=wine_data.iloc[:,0].values x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.3,random_state=125) dtr=KNeighborsClassifier() dtr.fit(x_train,y_train) dtr.score(x_test,y_test)
时间: 2023-07-28 11:00:32 浏览: 53
这段代码使用了scikit-learn库中的KNeighborsClassifier算法对wine_data数据集进行分类,并使用train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集。其中x和y分别代表数据集的特征和标签,test_size表示测试集占总数据集的比例,random_state用于设定随机数生成器的种子,保证每次运行程序得到的随机数相同。dtr.fit()函数用于训练模型,dtr.score()函数用于计算模型的预测准确率。
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import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.preprocessing import StandardScaler
这段代码主要是导入了一些常用的数据处理和机器学习库,包括pandas、sklearn.model_selection、sklearn.neighbors和sklearn.preprocessing。其中pandas库用于数据处理,sklearn.model_selection库用于模型选择和数据集划分,sklearn.neighbors库用于K近邻分类算法,sklearn.preprocessing库用于数据预 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100
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这个结果就是将列名大于 50 小于 60 的部分删除后的新矩阵。
这段代码是什么意思from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import train_test_split x=wine_data.iloc[:,1:].values y=wine_data.iloc[:,0].values x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.3,random_state=125) dtr=KNeighborsClassifier() dtr.fit(x_train,y_train) dtr.score(x_test,y_test)
这段代码使用了scikit-learn库中的K近邻分类器(KNeighborsClassifier)来对酒的数据进行分类。首先,从sklearn.datasets中导入了wine_data数据集,然后将数据集中的特征值和目标值分别赋值给x和y变量。接着,使用train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集,其中test_size=0.3表示测试集占总数据集的30%,random_state=125是为了保证每次运行代码时得到的训练集和测试集是固定的。然后,创建一个KNeighborsClassifier实例dtr,并对训练集进行拟合。最后,使用score函数计算分类器在测试集上的准确率。