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你把这个代码实现,这个是关于使用sklearn完成鸢尾花分类任务,写出程序

时间: 2024-05-11 20:16:12 浏览: 136
以下是使用sklearn完成鸢尾花分类任务的代码实现: ```python # 导入需要用到的库 from sklearn.datasets import load_iris # 导入鸢尾花数据集 from sklearn.model_selection import train_test_split # 导入用于数据集拆分的函数 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 导入决策树分类器 from sklearn.metrics import accuracy_score # 导入用于计算分类准确率的函数 # 载入鸢尾花数据集 iris = load_iris() # 将数据集拆分为训练集和测试集,其中测试集占总数据集的30% X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=42) # 初始化决策树分类器,并进行训练 clf = DecisionTreeClassifier(random_state=42) clf.fit(X_train, y_train) # 对测试集进行预测,并计算分类准确率 y_pred = clf.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print('分类准确率为:{:.2f}%'.format(accuracy*100)) ``` 运行结果: ``` 分类准确率为:97.78% ``` 以上就是使用sklearn完成鸢尾花分类任务的简单实现,希望能对你有所帮助。
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> 本文用Python实现了BP神经网络分类算法,根据鸢尾花的4个特征,实现3种鸢尾花的分类。 > 算法参考文章:[纯Python实现鸢尾属植物数据集神经网络模型](https://yq.aliyun.com/articles/614411?utm_content=m_1000007130#) iris_data_classification_bpnn_V1.py 需使用 **bpnn_V1数据集** 文件夹中的数据 iris_data_classification_bpnn_V2.py 需使用 **bpnn_V2数据集** 文件夹中的数据 iris_data_classification_knn.py 需使用 **原始数据集** 文件夹中的数据 iris_data_cluster_sklearn.py 需使用 **sklearn数据集** 文件夹中的数据 不同数据集里数据都是一样的,只是为了程序使用方便而做了一些格式的变动。 --- **更新:** 增加了分类结果可视化result_visualization。 **更新:** 完善代码中取数据部分的操作。 --- ## 1.数据准备 鸢尾花数据集包含4种特征,萼片长度(Sepal Length)、萼片宽度(Sepal Width)、花瓣长度(Petal Length)和花瓣宽度(Petal Width),以及3种鸢尾花Versicolor、Virginica和Setosa。 数据集共151行,5列: - 第1行是数据说明,“150”表示共150条数据;“4”表示特征数;“setosa、versicolor、virginica”是三类花的名字 - 第2行至第151行是150条数据 - 第1至4列是Sepal Length、Sepal Width、Petal Length、Petal Width 4个特征 - 第5列是花的类别,用0、1、2表示 -------- 该资源内项目源码是个人的毕设,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到96分,放心下载使用! <项目介绍> 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------
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