Python机器学习记录_KNN预测男女

桃扇骨 2022-12-19 11:55 164阅读 0赞

import sklearn
    import numpy as np
    from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
    import sklearn.datasets as data
    
    if __name__ == '__main__':
        x_train = [[192,90,46],[180,80,44],[160,45,36],[170,65,41],[154,41,34],[165,60,40]]
        y_train = ["boy","boy","girl","boy","girl","boy"]
        KNN = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
        KNN.fit(x_train,y_train)
        print(KNN.predict([[155, 45, 35],[175,70,42]]))
        print(range(1, 10)[::2][1])

Python预测蓝蝴蝶：

import sklearn
    import numpy as np
    from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
    import sklearn.datasets as data
    import matplotlib.pyplot as plt
    from matplotlib.colors import ListedColormap
    
    if __name__ == '__main__':
        iris = data.load_iris()
        x_train = iris.data
        y_train = iris.target
        KNN = KNeighborsClassifier()
        KNN.fit(x_train,y_train)
        print(KNN.predict(x_train))
        print(y_train)
        print(KNN.score(x_train, y_train))
        cMap = ListedColormap(["#FF0000","#00FF00","#0000FF"])
        plt.scatter(x_train[:,2],x_train[:,3])
        plt.scatter(x_train[:,2],x_train[:,3],c=iris.target,cmap=cMap)
        print(iris.target)
    
        # plt.plot(x_train[:,1],y_train)
        # plt.plot(x_train[:,2],y_train)
        # plt.plot(x_train[:,3],y_train)
        # plt.plot(x_train[:,0],y_train)
        plt.plot(x_train, y_train)
        plt.show()
        print(x_train)
        print(y_train)

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