首页 > 其他 > 详细

机器学习sklearn入门

时间:2019-09-25 21:09:29      阅读:139      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

---恢复内容开始---

#以iris数据集为例,利用knn算法做预测

#加载数据集
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
print(X.shape)
print(y.shape)

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

#创建实例
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)

#模型训练
knn.fit(X, y)

#分类预测
x_text = [[1, 2, 3, 4], [3, 2, 2, 1]]
res = knn.predict(x_text)
print(res)

 

---恢复内容结束---

机器学习sklearn入门

原文:https://www.cnblogs.com/Chaosliang/p/11586554.html

(0)
(0)
   
举报
评论 一句话评论(0
关于我们 - 联系我们 - 留言反馈 - 联系我们:wmxa8@hotmail.com
© 2014 bubuko.com 版权所有
打开技术之扣,分享程序人生!