sklearn進行資料分析

#呼叫線性回歸函式

from sklearn.linear_model import linearregression

#匯入資料集

#這裡將全部資料用於訓練，並沒有對資料進行劃分，上例中

#將資料劃分為訓練和測試資料，後面會講到交叉驗證

loaded_data = datasets.load_boston()

data_x = loaded_data.data

data_y = loaded_data.target

#設定線性回歸模組

model = linearregression()

#訓練資料，得出引數

model.fit(data_x, data_y)

#利用模型，對新資料，進行**，與原標籤進行比較

print(model.predict(data_x[:4,:]))

print(data_y[:4])

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn import datasets
#k近鄰函式
from sklearn.neighbors import kneighborsclassifier
iris = datasets.load_iris()
#匯入資料和標籤
iris_x = iris.data
iris_y = iris.target
#劃分為訓練集和測試集資料
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris_x, iris_y, test_size=0.3)
#print(y_train)
#設定knn分類器
knn = kneighborsclassifier()
#進行訓練
knn.fit(x_train,y_train)
#使用訓練好的knn進行資料**
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