机器学习之鸢尾花的的预测

最新推荐文章于 2024-01-26 16:33:25 发布

我叫小邋遢

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文章标签：深度学习机器学习人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_58565716/article/details/132137656

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本文详细介绍了使用Python和scikit-learn库进行鸢尾花数据集的完整预测流程，包括数据导入、划分训练集和测试集、特征标准化、K-近邻(KNN)模型训练以及模型评估，最后计算并输出模型的准确率。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

'''
完整的 鸢尾花预测流程
1.导入数据
2.切分数据集---->将数据集分为 训练集和测试集
3.特征预理---->使用归一化 或者  标准化  ---->因为不改变数据的分布情况，所以不会影响结果
4.训练模型
5.评估模型
'''
# 导入 鸢尾花数据
from  sklearn.datasets import load_iris
# 切割数据集的函数
from sklearn.model_selection import train_test_split
#特征处理
from  sklearn.preprocessing import  StandardScaler
# 模型函数
from  sklearn.neighbors import  KNeighborsClassifier
# 1.先导入数据
iris = load_iris()

# 2.切割数据集  传入  数据    目标值    训练集比例    随机数种子
x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(iris.data,iris.target,train_size=0.2,random_state=22)
# 3.特征处理  ---标准化
transfer = StandardScaler()
x_train = transfer.fit_transform(x_train)
x_test = transfer.transform(x_test)
'''
4.模型训练
实例化模型函数
'''
# 实例化模型函数     选择k值范围大小  选 9 范围内的数量最多的种类确定为自己的种类
estimator= KNeighborsClassifier(n_neighbors=4)
# 使用训练集进行训练
estimator.fit(x_train,y_train)


# 5.模型评估
yEndpredict = estimator.predict(x_test)
#1.直接评测 结果
print("预测结果为：\n",yEndpredict )
print("预测结果为：\n",yEndpredict == y_test)

# 2.评测准确率
score = estimator.score(x_test,y_test)
print("该模型的准确率为：",score)