在python中利用KNN实现对iris进行分类的方法
如下所示：
fromsklearn.datasetsimportload_iris iris=load_iris() printiris.data.shape fromsklearn.cross_validationimporttrain_test_split X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(iris.data,iris.target,test_size=0.25,random_state=33) fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier ss=StandardScaler() X_train=ss.fit_transform(X_train) X_test=ss.transform(X_test) knc=KNeighborsClassifier() knc.fit(X_train,y_train) y_predict=knc.predict(X_test) print'TheaccuracyofK-NearestNeighborClassifieris:',knc.score(X_test,y_test) fromsklearn.metricsimportclassification_report printclassification_report(y_test,y_predict,target_names=iris.target_names)
以上这篇在python中利用KNN实现对iris进行分类的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持毛票票。