1.案例数据探索 案例采用著名的鸢尾花iris数据集，按鸢尾花的三个类别（刚毛，变色，佛吉尼亚），每一类50株，共测得150株鸢尾花的花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性数据。 1.1 浏览数据与变量 数据上传SPSSAU后，在 “我的数据”中查看浏览一下原始数据，前10行数据如下： 图1 “我的数据”
def knn_iris(): # 获取数据 iris = load_iris() # 划分数据集 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, random_state=22) # 特征工程:标准化 transfer = StandardScaler() x_train = transfer.fit_transform
上次介绍了KNN的基本原理，以及KNN的几个窍门，这次就来用sklearn实践一下KNN算法。 一.Skelarn KNN参数概述 要使用sklearnKNN算法进行分类，我们需要先了解sklearnKNN算法的一些基本参数，那么这节就先介绍这些内容吧。 def KNeighborsClassifier(n_neighbors = 5,
import torch from torch import nn from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt X = torch.tensor(load_iris().data, dtype=torch.float32) y = torch.tensor(lo
通常，对于两组或两组以上的数据展示其特征和比较不同组之间的大致差异时，我们会选择箱线图或箱线图加添加扰动的散点图进行展示。但是，由于箱线图和散点图本身的局限，例如不能提供关于数据分布偏态和尾重程度的精确度量、对于批量比较大的数据批，反应的形状信息更加模糊和用中位数代
本文是为了初步接触神经网络结构的代码及解释，利用tensorflow实现 整体架构： 1、先准备数据集，并拆分数据集，模拟人类认识过程，将数据集做乱序处理 2、准备网络参数，并建立网络结构 3、开始训练过程， 4、开始验证过程 5、实现准确率acc和损失loss的可视化 一、数据集的处理及了解数据集
1. 概述 结合sklearn官网 了解决策树的使用流程： 官网地址： 1.10. Decision Trees — scikit-learn 1.0.2 documentation 2.
机器学习是关于使模型适应数据。出于这个原因，我们首先展示如何表示数据以便计算机理解。 在本章的开头，我们引用了 Tom Mitchell 对机器学习的定义：“适定学习问题：一个计算机程序被称为从经验 E 中学习关于某些任务 T 和某些性能度量 P，如果它在 T 上的性能，为由 P 衡量，随着经验 E
课上练习:要求取petal_length和petal_width两列,满足筛选条件为sepal_length>=5且species=setosa 1 iris.loc[(iris['sepal_length']>5)&(iris['species']=='setosa'),['petal_length','petal_width']] 其中&前后我一开始用的是列表,报错:
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from collections import Counter # data iris = load_iris() df = pd.DataFrame(iris.data, col
逻辑回归案例二：鸢尾花数据分类，决策边界绘制逐步代码讲解 1 数据加载2 数据EDA3 模型创建及应用3.1 数据切分3.2 创建模型与分类3.3 决策边界绘制3.3.1 二分类决策边界绘制3.3.2 多分类决策边界绘制3.3.3 三维决策平面的绘制 手动反爬虫，禁止转载： 原博地址 https://blog.
from sklearn import datasetsimport numpy as npimport tensorflow as tffrom matplotlib import pyplot as pltif __name__=="__main__": # 1: 准备数据 x_data = datasets.load_iris().data y_data = datasets.load_iris().target # 数据集乱序 np.random.
使用决策树算法进行鸢尾花数据分类（学习笔记） 决策树算法介绍 构建树的过程 从根节点开始，计算所有特征值的信息增益（信息增益比、基尼系数），选择计算结果最大的特征作为根节点。（信息熵增益->ID3，信息熵增益率->C4.5，基尼系数->CART）根据算出的特征建立子节点，执行第一步，直到所有特征的信
目录环境介绍散点图源码数据集数据结构散点图k近邻算法k近邻源码输出结果结论注意 环境 编程语言: python3.10 运行平台: windows10 依赖库安装: matplotlib pandas numpy scikit-learn 介绍 根据花瓣的长度和宽度以及花萼的长度和宽度,得出花的品种属于setosa、versicolor 或vir
问题定义 本示例用于说明一个自组织映射神经网络（self-organizing map neural network）如何通过拓扑角度将鸢尾花进行聚类。 每一个鸢尾花采用以下四个特征进行描述：【说明：具体特征含义不是很懂】 Sepal length in cm Sepal width in cm Petal length in cm Petal width in cm
一、代码实现 # KNN import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris # data = load_iris() url = 'https://www.gairuo.com/file/data/dataset/iris.data' data = pd.read_csv(url) data ["speci
K邻算法（k-Nearest Neighbor）是最常用也是最简单的机器学习算法之一。 关于该算法正式的表述是：如果一个样本在特征空间中的K个最相似（特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别的样本的特性。 通俗点说，就是近朱者赤近墨者黑，你周围的狐朋
1 再识K-近邻算法API sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5,algorithm='auto') n_neighbors： int,可选（默认= 5），k_neighbors查询默认使用的邻居数 algorithm：{‘auto’，‘ball_tree’，‘kd_tree’，‘brute’} 快速k近邻搜索算法，默认参数为auto，可以理解为算法自己
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24002 原文出处：拓端数据部落公众号 T-distributed Stochastic Neighbor Embedding (T-SNE) 是一种可视化高维数据的工具。T-SNE 基于随机邻域嵌入，是一种非线性降维技术，用于在二维或三维空间中可视化数据。Python API 提供 T-SNE 方法可视化数据。
决策树API class sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’, max_depth=None,random_state=None) 决策树分类器 criterion:默认是’gini’系数，也可以选择信息增益的熵’entropy’ max_depth:树的深度大小 random_state:随机数种子 其中会有些超参数：max_depth:
KNN实现鸢尾花数据集的可视化 首先导入包：获取数据：设置画图的颜色深浅：决策边界，用不同的颜色表示：KNN原理：将数据合并：进行画图：可视化展示: 、numpy、sklearn.svm、svm思想、matplotlib.pyplot(绘图) · 代码目的：利用sklearn的svm模型，对鸢尾花数据集进行二分类，同时，对比感知机与线性可分向量机训练效果。 作者：CSDN 征途黯然. 一
from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 1.获取数据集 iris = load_iris() # 2.数据基本处理 # 2.1 数
