knn鸢尾花数据集预测
时间: 2024-12-04 10:15:22 浏览: 116
KNN (K-Nearest Neighbors) 鸢尾花数据集是一种常用的机器学习示例,特别是用于入门分类算法。它来自UCI Machine Learning Repository,包含150个样本,每个样本有四个特征(花瓣长度、花瓣宽度、萼片长度和萼片宽度),对应三种不同的鸢尾花类别:山鸢尾(Iris setosa)、变色鸢尾(Iris versicolor)和维吉尼亚鸢尾(Iris virginica)。
在KNN预测中,当你有一个新的鸢尾花样本,你需要通过计算它与训练集中所有其他样本的距离,找到距离最近的k个邻居。然后,这k个邻居中最常见的类别会被作为新样本的预测结果。K值是一个关键超参数,它决定了模型的复杂度和计算量。
例如,在Python的scikit-learn库中,可以使用`KNeighborsClassifier`类来完成这个任务:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# 加载鸢尾花数据
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2)
# 创建并训练KNN模型
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)
# 使用模型预测测试集
predictions = knn.predict(X_test)
```
阅读全文
相关推荐


















