一、第一個K近鄰算法應用：鳶尾花分類

import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier# 加載數據 iris_dataset = load_iris()# 實例化模型 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)# 切分訓練和測試數據集 X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(iris_dataset["data"], iris_dataset["target"],random_state=0)#訓練 knn.fit(X_train, y_train)# 評估模型 print("Test set score:{:.2f}".format(knn.score(X_test,y_test)))# 預測 X_new = np.array([[5,2.9,1,0.2]]) prediction = knn.predict(X_new) print("Predicted target name:{}".format(iris_dataset["target_names"][prediction]))

以上代碼段包含了應用scikit-learn中人和機器學習算法的核心代碼。

fit、predict和score方法是scikit-learn監督學習模型中最常用的接口。

與50位技術專家面對面20年技術見證，附贈技術全景圖

總結

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