Python – Coole Module #7: Maschinelles Lernen mit sklearn (scikit-learn)




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Datensatz: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/iris
Vergleich Lernvervahren: http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/classification/plot_classifier_comparison.html

Code:
import pandas as pd
import numpy as np

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split

data = pd.read_csv(‘iris.data.csv’,header=None)

x = data[[0,1,2,3]]
y = data[4]

x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y,test_size=0.33)

cls = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
cls.fit(x_train,y_train)

print(cls.score(x_test,y_test))

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Das Intro wurde von freundlicherweise durch Team Seylix zur Verfügung gestellt https://www.youtube.com/channel/UCarYinegsJSMCdTwcRwnAWw

Source


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Comment List

  • Diddy Development
    December 15, 2020

    Super Video 🙂 Einfach und schnell erklärt

  • Diddy Development
    December 15, 2020

    Was kann ich dagegen tun das er mit sagt nach cls.fit(x,y)

    Couldnt not convert string to float 'pedal.width'?

  • Diddy Development
    December 15, 2020

    sind die ganzen tools sckitlearn pandas und numpy kostenlos?

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