标签:knn predict 分类器 iri train test csv sklearn
from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import csv csvFile = open("D:\datacsv.csv", "r") reader = csv.reader(csvFile) iri_X=[] iri_y=[] for item in reader: # 忽略第一行 if reader.line_num == 1: continue iri_X.append([float(item[0]),float(item[1])]) iri_y.append(item[2]) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iri_X, iri_y, test_size=0.3) print(len(X_train)) #调用Knn算法 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) knn.fit(X_train, y_train) y_predict = knn.predict(X_test) count = 0 for i in range(len(y_predict)): if y_predict[i] == y_test[i]: count += 1 print('accuracy is %0.2f%%' % (100 * count / len(y_predict)))
思路:
利用csv模块将csv文件数据录入
使用knn算法分类
标签:knn,predict,分类器,iri,train,test,csv,sklearn 来源: https://blog.csdn.net/weixin_45448775/article/details/121757889
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