编程实现，使用多层感知机模型预测sklearn官方iris（鸢尾花）数据类别。

2022-06-09

编程实现，使用多层感知机模型预测sklearn官方iris（鸢尾花）数据类别。

答案：

# 使用多层感知机模型预测sklearn官方iris（鸢尾花）数据集类别# 数据准备from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.model_selection import train_test_split# 导入load_breast_cancer数据iris = load_iris()X = iris['data']y = iris['target']# 将数据划分为训练集测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=22)# 数据标准化from sklearn.preprocessing import StandardScalerstdScaler = StandardScaler().fit(X_train)X_trainStd = stdScaler.transform(X_train)X_testStd = stdScaler.transform(X_test)# 训练多层感知机模型from sklearn.neural_network import MLPClassifierMLP_model = MLPClassifier(max_iter=1000)MLP_model.fit(X_trainStd, y_train)# 预测print('预测测试集前10个结果为：\n', MLP_model.predict(X_testStd)[:10])

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举一反三

内容

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多层感知机与传统感知机的最大区别在于：感知机只能为线性关系的数据分类，而多层感知机可以为非线性关系的数据分类。
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读取鸢尾花数据集iris前6行中的前4列数组元素，执行下列_______语句可以实现。 A: iris[6, 4] B: iris[:5, :3] C: iris[0:6, 0:4] D: iris[0:5, 3]
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感知机模型也被成为多层神经网络。
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练习：利用Sklearn库的K-means算法实现对鸢尾花数据的聚类（K值取2）
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在鸢尾花类别预测中，要先训练预测模型，再使用训练好的预测模型进行鸢尾花类别预测。下面哪些说法是正确的？（）[img=361x88]17e449445b30012.png[/img] A: 训练模型时，需要用到字段label、sepal_length、sepal_width、petal_length、petal_width B: 预测模型时，需要用到字段label、sepal_length、sepal_width、petal_length、petal_width C: 训练模型时，需要用到字段sepal_length、sepal_width、petal_length、petal_width D: 预测模型时，需要用到字段sepal_length、sepal_width、petal_length、petal_width