用Python识别花卉种类,并自动整理分类!

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本文介绍如何利用Python和机器学习技术,特别是KNN算法,对鸢尾花数据集进行花卉种类识别和自动分类。通过实例展示了从数据预处理到模型训练和评估的流程,有助于理解机器学习在实际问题中的应用。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

花卉的美丽和多样性吸引了无数人的眼球。然而,对于不熟悉花卉的人来说,辨别不同种类的花卉可能是一项挑战。幸运的是,现代技术为我们提供了一个强大的工具:机器学习。在本文中,我们将使用Python和机器学习技术来识别花卉的种类,并自动将其分类整理。

首先,我们需要一些训练数据。在这个示例中,我们将使用一个广泛使用的花卉数据集,称为鸢尾花数据集(Iris dataset)。这个数据集包含了150个样本,每个样本有四个特征:花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。每个样本都被标记为三个不同的花卉种类之一:山鸢尾(Iris setosa)、变色鸢尾(Iris versicolor)和维吉尼亚鸢尾(Iris virginica)。

首先,我们需要导入所需的Python库,包括NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn。代码如下所示:

import numpy as np
import pandas as pd
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