對自然界的三種花進行分類

2022-05-04 21:54:35 字數 1000 閱讀 6240

import numpy as np

from sklearn.datasets import load_iris

from sklearn import tree

# 對三種花分類

# 匯入資料部分

iris = load_iris() # 載入資料

print(iris.feature_names) # 列印iris的特徵資料

print(iris.target_names) # 列印iris的標籤名稱

print(iris.data[0]) # 列印iris的樣本資料

print(iris.target[0]) # 列印iris所屬的標籤用符號0,1,2分別表示setosa,versicolor和virginica

for i in range(len(iris.target)):

print("examp %d: label %s, feature %s" % (i, iris.target[i], iris.data[i]))

# 把資料分為訓練資料和測試資料

test_idx = [0, 50, 100]

# training data

train_target = np.delete(iris.target, test_idx)

train_data = np.delete(iris.data, test_idx, axis=0)

# testing data

test_target = iris.target[test_idx]

test_data = iris.data[test_idx]

# 建立乙個分類器

clf = tree.decisiontreeclassifier()

clf.fit(train_data, train_target)

print(test_target)

print(clf.predict(test_data))

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