调用自己写的朴素贝叶斯函数正确率是84.12%，调用sklearn中的BernoulliNB函数，正确率是84.27% 调用sklearn中的BernoulliNB函数的代码如下： 结果截屏： 优化：加入主成分分析方法，进行降维操作，代码如下： 结果截屏： 待修改中 ...

首先对数据进行读取与处理 然后实现KNN分类算法 上边是把原始数据集切割为测试集和训练集，然后创建KNN对象进行训练和测试 ...

①导入相关扩展包 ②获取数据集 ③划分数据集 ④决策树预估器(estimator) ⑤模型评估 方法一：直接对比测试集的真实值和预测值 方法二：计算准确率 ⑥决策树可视化（将结果写入 ...

下面将结合Scikit-learn官网的逻辑回归模型分析鸢尾花示例，给大家进行详细讲解及拓展。由于该数据集分类标签划分为3类（0类、1类、2类），很好的适用于逻辑回归模型。 1. 鸢尾花数据集 在Sklearn机器学习包中，集成了各种各样的数据集，包括前面的糖尿病数据集，这里引入 ...

1、2、3 4、 5、 6、 7、 8、9 ...

鸢尾花数据集分析 鸢尾花 数据集分析一共150行数据，分别为三种种类。 种类 代表数字 setosa 0 versicolor 1 virginica ...

包含三个花的品种（Iris setosa（山鸢尾），Iris virginica（北美鸢尾），Iris versicolor（变色鸢尾）） 每个品种各50个样 每个样本四个特征参数（萼片长度和宽度、花瓣长度和宽度） scikit-learn自带一些经典的数据集，如iris，digits ...

对鸢尾花数据进行分类 1 数据集处理 加载数据集，IRIS 数据集在 sklearn 模块中已经提供 from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() iris_feature = iris.data iris_target ...