import ... iris = datasets.load_iris() from sklearn.preprocessing import MinMaxScaleriris_data=MinMaxScaler().fit_transform(iris.data)pnint(ini.s...data[0.:.5..;J) iris_df=pd.DataFrame(iris_data,columns=[ ' Sepal Length ', 'Sepal Width ', 'Petal Length ',' Petal iris_df[ 'target ' ]=iris.target fnom sklearn.model_selection import train_test_split X_train，X_test,y_train,y_test = train_test_split(iris_df.iloc[ :,0:4], inis..df[ 'target ' ], random_state=.14) from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierknn = KNeighborsClassifier() knn.fit(X_train, y_train) y_predicted = knn.predict(x_test) accuracy = np.mean(y_predicted == y_test) *109print( '当前分类评估器是:knn ') print( '当前Accuracy是:%.1f' %accuracy + '%')使用的算法

这段代码使用了K近邻算法对鸢尾花数据集进行了分类，并输出了分类的准确率。

具体来说，首先，我们使用datasets.load_iris()函数从sklearn.datasets中加载鸢尾花数据集，并使用MinMaxScaler()函数对数据集进行了归一化处理。

然后，我们使用train_test_split()函数将鸢尾花数据集划分成了训练集和测试集，其中训练集占比为75%。

接着，我们创建了一个KNeighborsClassifier()类的实例knn，并使用fit()方法在训练集上拟合了K近邻模型。

接下来，我们使用predict()方法对测试集进行预测，并将预测结果保存到y_predicted中。使用np.mean()函数计算预测准确率，并将结果保存到accuracy中。

最后，我们输出分类评估器的名称和准确率。

相关问题

iris = datasets.load_iris() from skLearn. preprocessing import MinMaxScaLer iris_ data=MinMaxScaLer().fit transform(iris .data) print(iris_ data[0:5,:l) iris_ df=pd. DataFrame(iris_ data scolumns=['Sepal Length', 'Sepal Width's 'Petal Length', 'Peta iris_ df['target' ]=iris. target from skLearn.model seLection import train. _test _split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_ split(iris. _df.iloc[:0:4], iris. df['target'], random. state=. 14) from skLearn . neighbors import KNeighborsClassifier knn = KNeighborsCLassifier() knn.fit(X_ train, y_ train) y_ predicted = knn. predict(X_test) accuracy = np.mean(y predicted == y_ test) *100 print('当前分类评估器是: knn ') print('当前Accuracy是: %.1f' %accuracy + '%' )

这段代码实现了使用KNN算法对鸢尾花数据集进行分类，并计算出分类准确率。具体步骤如下：

1. 首先使用`datasets.load_iris()`函数加载鸢尾花数据集。

2. 导入`MinMaxScaler`函数，使用`MinMaxScaler().fit_transform(iris.data)`对数据集进行归一化处理。

3. 将归一化处理后的数据集转换为`pandas`数据框，并添加`target`列，即数据集的类别信息。

4. 使用`train_test_split`函数将数据集分为训练集和测试集。

5. 导入`KNeighborsClassifier`函数，并创建一个KNN分类器。

6. 使用训练集数据拟合KNN分类器，然后使用测试集数据对其进行预测。

7. 计算预测结果与测试集实际结果的准确率，并将其打印出来。

需要注意的是，这段代码中的第5行存在语法错误，应该为`MinMaxScaler().fit_transform(iris.data)`而不是`MinMaxScaLer().fit transform(iris.data)`。同时，第22行的代码也存在错误，应该为`KNeighborsClassifier()`而不是`KNeighborsCLassifier()`。

# 1、获取数据集 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection import GridSearchCV iris = load_iris() #2、数据基本处理 --划分数据集 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2,random_state=22) #3、特征工程:标准化 #实例化一个转换器类 transfer = StandardScaler() #调用fit_transform x_train = transfer.fit_transform(x_train) x_test = transfer.transform(x_test) #4、KNN预估器流醒 #4.1 实例化预估器类 estimator = KNeighborsClassifier() #4.2模型选择与调优一一网络搜索和交叉验证 #准备要调的超参数 param_dict = {"n_neighbors": [1,3,5,7]} estimator = GridSearchCV(estimator, param_grid=param_dict, cv=4) #4.3 fit数据进行训练 estimator.fit(x_train, y_train) #5、评估模型效果 # 方法a:比对预测结果和真实值 y_predict = estimator.predict(x_test) print("比对预测结果和真实值:\n", y_predict == y_test) #方法b: 直接计算准确率 score = estimator.score(x_test,y_test) print("直接计算准确率:\n", score)

这段代码是一个使用KNN算法对鸢尾花数据集进行分类的示例。代码的功能主要包括数据集获取、数据集划分、特征工程（标准化）、模型训练与调优、模型评估。

具体代码解释如下：

1. 从sklearn库中导入所需的模块和函数。
2. 使用`load_iris()`函数加载鸢尾花数据集，并使用`train_test_split()`函数将数据集划分为训练集和测试集。
3. 实例化`StandardScaler()`类，用于标准化数据。然后，分别使用`fit_transform()`函数对训练集和测试集进行标准化处理。
4. 实例化`KNeighborsClassifier()`类作为KNN分类器的预估器。
5. 定义要调优的超参数字典`param_dict`，包含KNN中`n_neighbors`参数的不同取值。然后，使用`GridSearchCV()`函数进行网格搜索和交叉验证，传入预估器和超参数字典。
6. 使用训练集调用`fit()`函数进行模型训练。
7. 通过预测测试集并与真实值比对，计算分类准确率并打印结果。

注意，这段代码中使用了网格搜索和交叉验证来选择最佳的超参数。在训练过程中，会尝试不同的超参数值，并根据交叉验证的结果选择最优的超参数配置。最后，通过比对预测结果和真实值或直接计算准确率来评估模型的性能。