調用自己寫的朴素貝葉斯函數正確率是84.12%，調用sklearn中的BernoulliNB函數，正確率是84.27% 調用sklearn中的BernoulliNB函數的代碼如下： 結果截屏： 優化：加入主成分分析方法，進行降維操作，代碼如下： 結果截屏： 待修改中 ...

首先對數據進行讀取與處理 然后實現KNN分類算法 上邊是把原始數據集切割為測試集和訓練集，然后創建KNN對象進行訓練和測試 ...

①導入相關擴展包 ②獲取數據集 ③划分數據集 ④決策樹預估器(estimator) ⑤模型評估 方法一：直接對比測試集的真實值和預測值 方法二：計算准確率 ⑥決策樹可視化（將結果寫入 ...

下面將結合Scikit-learn官網的邏輯回歸模型分析鳶尾花示例，給大家進行詳細講解及拓展。由於該數據集分類標簽划分為3類（0類、1類、2類），很好的適用於邏輯回歸模型。 1. 鳶尾花數據集 在Sklearn機器學習包中，集成了各種各樣的數據集，包括前面的糖尿病數據集，這里引入 ...

1、2、3 4、 5、 6、 7、 8、9 ...

鳶尾花數據集分析 鳶尾花 數據集分析一共150行數據，分別為三種種類。 種類 代表數字 setosa 0 versicolor 1 virginica ...

包含三個花的品種（Iris setosa（山鳶尾），Iris virginica（北美鳶尾），Iris versicolor（變色鳶尾）） 每個品種各50個樣 每個樣本四個特征參數（萼片長度和寬度、花瓣長度和寬度） scikit-learn自帶一些經典的數據集，如iris，digits ...

對鳶尾花數據進行分類 1 數據集處理 加載數據集，IRIS 數據集在 sklearn 模塊中已經提供 from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() iris_feature = iris.data iris_target ...