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 13:09:47 浏览: 152
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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