Python機器學習基礎教程學習筆記（一）

演算法：k近鄰法

型別：分類問題

#獲取鳶尾花資料集

from sklearn.datasets import load_iris
iris=load_iris(
)

#列印資料集

print
(iris)
#資料集描述
print
(iris.descr)
#資料特徵
print
(iris[
'data'])
print
(iris[
'data'
].shape)
#特徵說明
print
("target names:{}"
.format
(iris_dataset[
'feature_naems'])
)#資料標籤
print
(iris[
'target'])
print
(iris[
'target'
].shape)
#標籤說明
print
("target names:{}"
.format
(iris_dataset[
'target_names'])
)

#鳶尾花資料集劃分

#from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(iris_dataset[
'data'
],iris_dataset[
'target'
],random_state=0)
print
("x_tarin shape:{}"
.format
(x_train.shape)
)print
("y_tarin shape:{}"
.format
(y_train.shape)
)print
("x_test shape:{}"
.format
(x_test.shape)
)print
("y_test shape:{}"
.format
(y_test.shape)
)

參照此文

import pandas as pd

import numpy as np
#驗證資料集可否劃分
iris_dataframe=pd.dataframe(x_train,columns=iris_dataset.feature_names)
grr=pd.plotting.scatter_matrix(iris_dataframe,c=y_train,figsize=(15
,15),marker=
'o',hist_kwds=
,s=60
,alpha=
.8,cmap=mglearn.cm3)

參照此文

```python

#構建模型：k近鄰演算法
from sklearn.neighbors import kneighborsclassifier
knn=kneighborsclassifier(n_neighbors=1)
knn.fit(x_train,y_train)

#輸入資料

x_new=np.array([[
5,2.9,1,
0.2]])
print
("x_new.shape:{}"
.format
(x_new.shape)
)

#新資料**

prediction=knn.predict(x_new)
print
("prediction:{}"
.format
(prediction)
)print
("prediction target name:{}"
.format
(iris_dataset[
'target_names'
][prediction]
))

#測試集**

y_pred=knn.predict(x_test)
print
("test set prediction:\n{}"
.format
(y_pred)
)print
("test set score:"
.format
(np.mean(y_pred==y_test)
))

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