鸢尾花python贝叶斯分类_机器学习-利用三种分类器实现鸢尾花分类

时间: 2023-10-02 16:09:47 浏览: 73
好的,你的问题是关于鸢尾花分类的Python实现,利用三种分类器实现鸢尾花分类。 鸢尾花分类是机器学习中常用的分类问题之一,可以使用多种分类算法来解决。在Python中,可以使用scikit-learn库来实现鸢尾花分类。 以下是三种常用的分类器实现鸢尾花分类的代码示例: 1. 贝叶斯分类器 ```python from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 创建贝叶斯分类器 clf = GaussianNB() # 训练模型 clf.fit(X_train, y_train) # 预测测试集 y_pred = clf.predict(X_test) # 计算准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print('Accuracy:', accuracy) ``` 2. 决策树分类器 ```python from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 创建决策树分类器 clf = DecisionTreeClassifier() # 训练模型 clf.fit(X_train, y_train) # 预测测试集 y_pred = clf.predict(X_test) # 计算准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print('Accuracy:', accuracy) ``` 3. 支持向量机分类器 ```python from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 创建支持向量机分类器 clf = SVC() # 训练模型 clf.fit(X_train, y_train) # 预测测试集 y_pred = clf.predict(X_test) # 计算准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print('Accuracy:', accuracy) ``` 以上就是三种常用的分类器实现鸢尾花分类的Python代码示例,希望能对你有所帮助。

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