4.【基础】iris鸢尾花物种分类--KNN

本文所有实现代码均来自《Python机器学习及实战》

#-*- coding:UTF-8 -*-#第一步：读取Iris数据集资料
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
#查看数据规模
print iris.data.shape
#查看数据说明，要养成看数据说明的好习惯
print iris.DESCR
#由数据描述可知，iris数据集中共有150多鸢尾花，每朵花都有四个特征值，并均匀分布在3个不同的亚种。#第二步：对原始数据进行数据分割
from sklearn.cross_validation import train_test_split
X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(iris.data,iris.target,test_size=0.25,random_state=33)#第三步: 使用KNN分类器训练模型并预测
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
ss = StandardScaler()
X_train = ss.fit_transform(X_train)
X_test = ss.transform(X_test)
#导入knn分类器
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knc = KNeighborsClassifier()
knc.fit(X_train,y_train)
y_predict = knc.predict(X_test)#第四步：对KNN分类器的预测性能进行评估
from sklearn.metrics import classification_report
print 'Accuracy of knc:',knc.score(X_test,y_test)
print classification_report(y_predict,y_test,target_names=iris.target_names)#总结
#KNN分类是非常直观的机器学习模型，该模型没有参数训练的过程，仅仅根据测试样本在训练数据上的分布直接做出分类决策
#缺点在于导致了其非常高的计算复杂度和内存消耗

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