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机器学习鸢尾花各种模型准确率对比

news 来源：原创 2024/5/19 7:57:28

流程

  1. 获取数据集
  2. 导入需要的包
  3. 读取数据
  4. 划分训练集和测试集
  5. 调用各种模型
  6. 比较准确率

获取数据集

链接：https://pan.baidu.com/s/1RzZyXsaiJB3e611itF466Q?pwd=j484 
提取码：j484 
--来自百度网盘超级会员V1的分享

导入需要的包

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import matplotlib as mpl
## 设置属性防止中文乱码
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 导入各种模型 svm,knn,RidgeClassifier(),LogisticRegression(逻辑回归)
# 支持向量机分类svc,最近邻居 knn,lr逻辑回归,rc
# SVM=Support Vector Machine 是支持向量
# SVC=Support Vector Classification就是支持向量机用于分类，这里是分类问题所以引入SVC
# SVR=Support Vector Regression.就是支持向量机用于回归分析
from sklearn.linear_model import LogisticRegression,RidgeClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# 到这里四种方式引入完毕
# 引入sklearn的划分训练集和测试集合
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 计算模型准确率
from sklearn.metrics import accuracy_score`在这里插入代码片`

读取数据

iris_data=pd.read_csv('iris.csv', usecols=[ 1, 2, 3, 4,5])

划分训练集和测试集

x = iris_data[['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width']]        		
r = iris_data['species']   
x_train, x_test, r_train, r_test = train_test_split(x, r, random_state=0)

调用各种模型

SVC

# svc训练
svm = SVC(C=1, kernel='linear')## 模型训练
svm.fit(x_train, r_train)

KNN

# knn训练
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)
# 模型训练
knn.fit(x_train, r_train)

逻辑回归和RidgeClassifier

# 逻辑回归和RidgeClassifier训练
lr = LogisticRegression()
rc = RidgeClassifier()
# 模型训练
lr.fit(x_train, r_train)
rc.fit(x_train, r_train)

得到四个模型的测试集合准确度

# 得到4个模型测试集准确率
svm_score2 = accuracy_score(r_test, svm.predict(x_test))lr_score2 = accuracy_score(r_test, lr.predict(x_test))rc_score2 = accuracy_score(r_test, rc.predict(x_test))knn_score2 = accuracy_score(r_test, knn.predict(x_test))

print(svm_score2)
print(lr_score2)
print(rc_score2)
print(knn_score2)
#0.9736842105263158
#0.9736842105263158
#0.7631578947368421
#0.9736842105263158

绘图比较

# 绘图得到四个对比数据
x_tmp = [0,1,2,3]
# y_score1 = [svm_score1, lr_score1, rc_score1, knn_score1]
y_score2 = [svm_score2, lr_score2, rc_score2, knn_score2]plt.figure(facecolor='w')
# plt.plot(x_tmp, y_score1, 'r-', lw=2, label=u'训练集准确率')
plt.plot(x_tmp, y_score2, 'g-', lw=2, label=u'测试集准确率')
plt.xlim(0, 3)
plt.ylim(np.min((np.min(y_score1), np.min(y_score2)))*0.9, np.max((np.max(y_score1), np.max(y_score2)))*1.1)
plt.legend(loc = 'lower right')
plt.title(u'鸢尾花数据不同分类器准确率比较', fontsize=16)
plt.xticks(x_tmp, [u'SVM', u'Logistic', u'Ridge', u'KNN'], rotation=0)
plt.grid()
plt.show()

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编程日记 2024/5/17 7:55:29

第八篇 Asciidoc 输出 All In One HTML 解决图片无法显示问题

问题：我的图片显示不出来了 小明使用 Asciidoc 来记笔记，他将笔记输出为 HTML 文件。小丽向小明借笔记。小明将 Asciidoc 笔记输出为 HTML文件，并拷贝给了小丽。 但是，小丽发现，图片都显示不出来了。 小丽：小明，你给我的笔记，图片都显示不出来啊。 小明：是我给你的…...

编程日记 2024/5/18 19:46:41

【LeetCode】每日一题：1953.你可以工作的最大周数

给你 n 个项目&#xff0c;编号从 0 到 n - 1 。同时给你一个整数数组 milestones &#xff0c;其中每个 milestones[i] 表示第 i 个项目中的阶段任务数量。 你可以按下面两个规则参与项目中的工作&#xff1a; 每周&#xff0c;你将会完成 某一个 项目中的 恰好一个 阶段任务。…...

编程日记 2024/5/19 3:39:57

VMware Fusion 13.5.2 for Mac 发布，产品订阅模式首个重大变更

VMware Fusion 13.5.2 for Mac 发布&#xff0c;产品订阅模式首个重大变更 适用于基于 Intel 处理器和搭载 Apple 芯片的 Mac 的桌面虚拟化软件 请访问原文链接&#xff1a;https://sysin.org/blog/vmware-fusion-13/&#xff0c;查看最新版。原创作品&#xff0c;转载请保留…...

编程日记 2024/5/18 1:34:45

Spring之配置类源码深度解析

Spring之配置类源码深度解析 前言 Spring是一个非常流行的Java开发框架&#xff0c;它提供了很多便捷的功能和工具&#xff0c;使得Java开发变得更加高效和简单。其中&#xff0c;配置类是Spring框架中非常重要的一个概念&#xff0c;它可以用来定义Bean的创建和依赖关系&…...

编程日记 2024/5/18 1:40:56

蓝桥杯 EDA 组 历届国赛真题解析

一、2021年国赛真题 1.1 CN3767 太阳能充电电路 CN3767 是具有太阳能电池最大功率点跟踪功能的 4A&#xff0c;12V 铅酸电池充电管理集成电路。 最大功率点应指的是电池板的输出电压&#xff0c;跟踪电压其做保护。当然 CN3767 也可以直接使用直流充电&#xff0c;具体可以阅读…...

编程日记 2024/5/18 1:48:57

torch.jit.script（）和 torch.jit.trace()区别

文章目录 前言1、torch.jit.script():2、torch.jit.trace(): 前言 torch.jit.script() 和 torch.jit.trace() 是 PyTorch 中用于将模型转换为 TorchScript 表示的两种不同方法。 1、torch.jit.script(): 完整转换&#xff1a;torch.jit.script() 将整个模型转换为 TorchScrip…...

编程日记 2024/5/18 13:00:58