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在python中利用KNN实现对iris进行分类的方法

2019年01月09日  | 移动技术网IT编程  | 我要评论

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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)

以上这篇在python中利用knn实现对iris进行分类的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持移动技术网。

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