Привет! Меня зовут Алексей, и я хотел бы рассказать вам о том, как я написал программу для классификации цветов ириса с использованием пакета sklearn в Python 3․Для начала, я установил пакет sklearn с помощью команды pip install sklearn․ Пакет sklearn содержит множество модулей и алгоритмов для машинного обучения, в т․ч․ и для классификации․Затем, я импортировал необходимые модули в свою программу⁚
python
from sklearn․datasets import load_iris
from sklearn․model_selection import train_test_split
from sklearn․neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn․metrics import accuracy_score
Далее, я загрузил набор данных об ирисах с помощью функции load_iris и разделил его на обучающий и тестовый наборы⁚
python
iris load_iris
X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(iris․data, iris․target, test_size0․2, random_state42)
Для классификации я использовал алгоритм ближайших соседей (K-Nearest Neighbors)․ Я создал экземпляр классификатора KNeighborsClassifier и обучил его на обучающем наборе⁚
python
knn KNeighborsClassifier
knn․fit(X_train, y_train)
Затем я применил обученную модель к тестовому набору и получил предсказанные значения⁚
python
y_pred knn․predict(X_test)
Для оценки точности классификации я использовал метрику accuracy_score⁚
python
accuracy accuracy_score(y_test, y_pred)
Наконец, я вывел результаты на экран⁚
python
print(″Accuracy⁚″, accuracy)
После запуска программы я получил результат⁚
Accuracy⁚ 1․0
Таким образом, моя программа для классификации цветов ириса с использованием пакета sklearn показала точность предсказаний 100%․ Это говорит о том, что алгоритм ближайших соседей хорошо справляется с задачей классификации ирисов․
Я надеюсь, что мой опыт будет полезен для вас при создании своих программ на Python 3 с использованием пакета sklearn․ Удачи!