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在python中利用KNN實(shí)現(xiàn)對iris進(jìn)行分類的方法

 更新時(shí)間:2018年12月11日 15:46:16   作者:UESTC_C2_403  
今天小編就為大家分享一篇在python中利用KNN實(shí)現(xiàn)對iris進(jìn)行分類的方法,具有很好的參考價(jià)值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

如下所示:

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)

以上這篇在python中利用KNN實(shí)現(xiàn)對iris進(jìn)行分類的方法就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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