使用sklearn的感知器预测分类(IRIS数据集)

 时间:2024-10-12 16:04:56

1、加载数据集(使用自带的IRIS数据)。使用np.unique(y)查看y有多少个标签,如图

使用sklearn的感知器预测分类(IRIS数据集)

2、划分训练集和测试集。这里通过test_size设置测试集占比30%,random_state表示种子,如图

使用sklearn的感知器预测分类(IRIS数据集)

3、特征标准化处理。使用StandardScaler可以方便的标准化,如图

使用sklearn的感知器预测分类(IRIS数据集)

4、训练感知器模型。Perceptron的参数n_iter表示迭代次数,eta0代表学习速率,如图

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