Привет‚ меня зовут Артем‚ и сегодня я хочу поделиться с вами своим личным опытом написания программы для классификации цветов ириса с использованием пакета sklearn в Python 3․Все началось с того‚ что я захотел углубиться в мир машинного обучения и понять‚ как работают алгоритмы классификации․ Начало я решил с самого популярного датасета в этой области – датасета ирисов Фишера․Первым шагом было импортирование необходимых библиотек․ Я добавил код⁚
python
import numpy as np
from sklearn․datasets import load_iris
from sklearn․model_selection import train_test_split
from sklearn․neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn․metrics import accuracy_score
Дальше я загрузил датасет и получил данные о цветах ириса⁚
python
iris load_iris
X iris․data
y iris․target
Затем я разделил данные на обучающую и тестовую выборки для последующей проверки точности классификации⁚
python
X_train‚ X_test‚ y_train‚ y_test train_test_split(X‚ y‚ test_size0․2‚ random_state42)
Теперь‚ когда у меня были данные‚ я решил использовать алгоритм k-ближайших соседей для классификации цветов ирисов․ Я добавил следующий код⁚
python
knn KNeighborsClassifier(n_neighbors3)
knn․fit(X_train‚ y_train)
predictions knn․predict(X_test)
После этого‚ чтобы оценить точность классификации‚ я использовал метрику accuracy_score⁚
python
accuracy accuracy_score(y_test‚ predictions)
print(f″Точность классификации⁚ {accuracy}″)
И вот‚ программа готова! Теперь я могу запустить ее и она произведет классификацию цветов ирисов с использованием алгоритма k-ближайших соседей․
Итак‚ это был мой личный опыт написания программы для классификации цветов ириса с использованием пакета sklearn в Python 3․ Я надеюсь‚ что мой опыт будет полезен вам и поможет в изучении машинного обучения․ Удачи в ваших исследованиях!