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knn训练鸢尾花数据集

时间: 2024-10-10 20:16:47 浏览: 109

K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法是一种基于实例的学习方法，用于分类问题。它假设新样本的类别由其最接近的邻居（通常是最相似的）的类别决定。在训练鸢尾花数据集时，首先需要将这个经典的数据集加载到内存中，鸢尾花数据集通常包含三种鸢尾花物种的信息：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。以下是使用Python的sklearn库训练KNN模型于鸢尾花数据集的基本步骤： 1. 导入必要的库： ```python from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier ``` 2. 加载鸢尾花数据： ```python iris = load_iris() X = iris.data # 特征值数组 y = iris.target # 类别标签 ``` 3. 划分训练集和测试集： ```python X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) ``` 4. 创建并训练KNN分类器： ```python knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # 指定邻居数，例如3是最常见的选择 knn.fit(X_train, y_train) ``` 5. 预测测试集结果： ```python predictions = knn.predict(X_test) ``` 6. 评估模型性能： ```python from sklearn.metrics import classification_report print(classification_report(y_test, predictions)) ```

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