机器学习练习(一)——简单的Iris分类练习
来源:互联网 发布:神泣 数据库 编辑:程序博客网 时间:2024/06/15 21:08
Sklearn 本身就有很多数据库,可以用来练习。 以 Iris 的数据为例,这种花有四个属性,花瓣的长宽,茎的长宽,根据这些属性把花分为三类。
我们要用 分类器 去把四种类型的花分开。
import numpy as np #导入模块from sklearn import datasets #用数据库去学习,或者把数据库放到tenserflow模块练习from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 会选择邻近几个点作为他的邻居,综合临近几个点模拟出数据的预测值from sklearn.model_selection import cross_val_scoreimport matplotlib.pyplot as pltiris = datasets.load_iris() # 创建iris的数据,把属性存在X,类别标签存在y# print(iris)iris_X = iris.datairis_y = iris.targetprint(iris_X[:4,:]) # print出来iris的属性 每个sample四个属性,描述花的花瓣的长直径等# print(iris_y) # 有三个类的花0,1,2X_train,X_test,y_train,y_test = \ train_test_split(iris_X,iris_y,test_size = 0.3)# 把所有的data分成了要用来学习的data和用来测试的data X_test和y_test测试的比例占了总数据的30%# X_train,X_test,y_train,y_test = \# train_test_split(iris_X,iris_y,random_state=4)# print(y_train) # 打乱了数据,尽可能的把数据打乱在学习过程中比不乱的更好knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) #定义用sklearn中的KNN分类算法knn.fit(X_train,y_train)knn.fit(X_train,y_train) # 用KNN进行数据集的学习,把创建的data放进去,他就自动帮你完成train的步骤print(knn.predict(X_test)) #这里的knn就是已经train好了的knn# 用我的model的属性去预测它是哪一种花print(y_test) # 对比真实值print(knn.score(X_test,y_test))
分类结果:
预测值:[1 2 1 1 2 2 1 1 2 1 0 1 0 2 2 0 1 1 1 0 2 1 2 2 2 1 1 2 1 1 1 1 0 2 0 0 2
2 2 0 2 1 2 2 0]
真实值:[1 2 1 1 2 2 1 1 2 1 0 1 0 2 2 0 2 1 1 0 2 1 2 2 2 1 1 2 1 2 2 1 0 2 0 0 2
2 2 0 2 1 2 2 0]
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