往期文章：
小白機器學習速通實用教程1
**實現：
from sklearn.datasets import load_iris,fetch_20newsgroups
li = load_iris (
)print
( li.data )
print
( li.feature_names )
print
(li.target_names)
用來訓練模型的資料與用來評估的資料不能是同乙個資料，否則是用自己證明自己，所以需要把資料劃分為兩類，一類為訓練集（用於構建模型），一類為測試集（用於估計模型）
經過實驗，比較好的資料比例是 訓練集：測試集為75:25
**實現：
x_train , x_test , y_train , y_test = train_test_split ( li.data , li.target , test_size=
0.25
)#x_train為訓練集特徵值，y_train為訓練集目標值。x_test為測試集特徵值，y_test為測試集目標值
假單理解：根據測試的特徵值，跟哪個值最近，就判斷他的目標值是哪個
4.**實現：
li = load_iris (
) x_train , x_test , y_train , y_test = train_test_split ( li.data , li.target , test_size=
0.25
) stand = standardscaler (
) x_test = stand.fit_transform ( x_test )
x_train = stand.transform ( x_train )
knn = kneighborsclassifier (n_neighbors =3)
knn.fit ( x_train , y_train )
y_predict = knn.predict ( x_test )
print
('**值為：'
, y_predict )
print
('實際值為：'
, y_test )
print
('準確率：'
, knn.score ( x_test , y_test )
)
含有概率論的思想，這裡介紹一下有關內容
**實現：幾乎與k臨近演算法相似，只是換了standardscarler為multinomialnb
nws = fetch_20newsgroups ( subset =
'all'
)# 資料分割：
x_train , x_test , y_train , y_test = train_test_split ( nws.data , nws.target , test_size =
0.25
)# 進行特徵抽取
tf = tfidfvectorizer (
)x_train = tf.fit_transform ( x_train )
# 測試集統計的就是訓練集的標準，所以用transform，保證標準統一,就是特徵詞的列表由訓練集產生
x_test = tf.transform ( x_test )
#輸出特徵列表，有哪些特徵，由於是文章，所以特別多
print
( tf.get_feature_names ())
mlt = multinomialnb(alpha =
1.0)
print
( x_train.toarray ())
mlt.fit ( x_train , y_train )
y_predict = mlt.predict ( x_test )
print
(,y_train)
print
(, y_predict )
print
('準確率：'
, mlt.score ( x_test , y_test )
)
往期文章：小白機器學習速通實用教程1
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