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这篇CFSDN的博客文章在python中利用KNN实现对iris进行分类的方法由作者收集整理,如果你对这篇文章有兴趣,记得点赞哟.
如下所示:
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|
from
sklearn.datasets
import
load_iris
iris
=
load_iris()
print
iris.data.shape
from
sklearn.cross_validation
import
train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test
=
train_test_split(iris.data, iris.target, test_size
=
0.25
, random_state
=
33
)
from
sklearn.preprocessing
import
StandardScaler
from
sklearn.neighbors
import
KNeighborsClassifier
ss
=
StandardScaler()
X_train
=
ss.fit_transform(X_train)
X_test
=
ss.transform(X_test)
knc
=
KNeighborsClassifier()
knc.fit(X_train, y_train)
y_predict
=
knc.predict(X_test)
print
'The accuracy of K-Nearest Neighbor Classifier is: '
, knc.score(X_test, y_test)
from
sklearn.metrics
import
classification_report
print
classification_report(y_test, y_predict, target_names
=
iris.target_names)
|
以上这篇在python中利用KNN实现对iris进行分类的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我.
原文链接:https://blog.csdn.net/UESTC_C2_403/article/details/72848826 。
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library(ISLR) standardized.X=scale(Caravan [,-86]) test =1:1000 train.X=standardized.X[-test ,] test
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!