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  • 机器学习第二次作业

    Iris数据集已与常见的机器学习工具集成,请查阅资料找出MATLAB平台或Python平台加载内置Iris数据集方法,并简要描述该数据集结构

    python安装sklearn库,然后直接调用库中的load_iris函数来调用数据,load_iris返回的iris对象是一个Bunch对象,该数据数据集内包含 3 类共 150 条记录,每类各 50 个数据,每条记录都有 4 项特征

    Iris数据集中有一个种类与另外两个类是线性可分的,其余两个类是线性不可分的。请你通过数据可视化的方法找出该线性可分类并给出判断依据

    去除Iris数据集中线性不可分的类中最后一个,余下的两个线性可分的类构成的数据集命令为Iris_linear,请使用留出法将Iris_linear数据集按7:3分为训练集与测试集,并使用训练集训练一个MED分类器,在测试集上测试训练好的分类器的性能,给出《模式识别与机器学习-评估方法与性能指标》中所有量化指标并可视化分类结果

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/lusiguan/p/12601571.html
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