K近邻算法_分类鸢尾花数据集

import numpy as np
import pandas as pd 
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

1.数据预处理

iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)
# 分类标签数据
df['class'] = iris.target
# 数值转为文字
df['class'] = df['class'].map({
   0: iris.target_names[0], 1: iris.target_names[1], 2: iris.target_names[2]})
df.head()
sepal length (cm) sepal width (cm
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值