学生作品|tina - 鸢尾花预测

# sklearn 机器学习工具包 # data 数据sets 集合load加载/导入iris鸢尾花 from sklearn import datasets flower = datasets.load_iris() print(flower) # 花萼长度 花萼宽度花瓣长度花瓣宽度 # target0 山鸢尾花1 变色鸢尾花2 维吉尼亚鸢尾花 # 表格excel 数据 import pandas as pd # 熊猫的数据表格功能 df1 = pd.DataFrame(flower.data) df2 = pd.DataFrame(flower.target) # 两个表格进行合并con一起cat猫axis = 1 df = pd.concat([df1, df2], axis=1) df.columns = ["花萼长度", "花萼宽度", "花瓣长度", "花瓣宽度", "种类"] print(df.head())# 画图6张图 importmatplotlib.pyplot as plt X = "花萼长度" Y = "花瓣宽度" plt.plot(df[X][0:49],df[Y][0:49],"bo") plt.plot(df[X][50:99],df[Y][50:99],"ro") plt.plot(df[X][100:149],df[Y][100:149],"go") plt.show()# 预测? from sklearn import linear_model xun_lian=linear_model.LogisticRegression() xun_lian.fit(df1,df2) jie_guo=xun_lian.predict([[4.7,3.2,2.7,0.6]]) print(jie_guo) score=xun_lian.score(df1,df2) # print(score)print("预测概率是%d %%"%(score*100))

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