jupyter notebook给定某鸢尾花的样本数据,用KNN方法进行分类预测
时间: 2024-10-21 16:04:12 浏览: 73
python KNN算法实现鸢尾花数据集分类
Jupyter Notebook是一个交互式的数据分析环境,它非常适合用于机器学习项目,包括使用K-最近邻(KNN)算法对鸢尾花数据进行分类预测。下面是基本步骤:
1. **导入库**:首先需要导入必要的Python库,如`pandas`, `numpy`, `matplotlib`, 和 `sklearn`(scikit-learn库包含了KNN等众多机器学习模型)。
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
```
2. **加载数据**:使用`load_iris()`函数从sklearn库获取鸢尾花数据集。
```python
iris = load_iris()
data = iris.data
target = iris.target
```
3. **数据预处理**:通常会将数据划分为特征(X)和目标变量(y)。这里我们假设已经完成了这个步骤。
4. **划分训练集和测试集**:
```python
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.2, random_state=42)
```
5. **创建并训练KNN分类器**:
```python
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # 选择邻居数,例如这里是3
knn.fit(X_train, y_train)
```
6. **做出预测**:
```python
predictions = knn.predict(X_test)
```
7. **评估模型性能**:
```python
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print("Accuracy:", accuracy)
```
8. **可视化结果**(如果需要)可以使用`matplotlib`展示决策边界或其他可视化内容。
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