# -*- coding: utf-8 -*- “”” Created on Wed Aug 7 20:50:03 2024 @author: 田雨 “”” # -*- coding: UTF-8 -*- # 导入iris数据集 from sklearn.datasets import load_iris # 导入数据划分包 from sklearn.model_selection import train_test_split # 导入感知机模型包 from sklearn.linear_model import Perceptron # 导入基本函数库 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np # 定义样本数量 global Sample_num Sample_num = 100 iris = load_iris() ## 取出iris的标签 iris_target = iris.target iris_features = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names) ## 将标签并入数组 iris_features[‘target’] = iris_target iris_features.columns=[‘sepal length’, ‘sepal width’, ‘petal length’, ‘petal width’, ‘label’] # 取出样本集,使用前两个特征 x = np.array(iris_features.iloc[:Sample_num,0:2]) y = iris_target[:Sample_num] # 切分数据集,70%训练集,30%测试集 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x,y,test_size = 0.3) # 定义感知机 pla = Perceptron( fit_intercept=False, # 不计算偏置 shuffle = False # 在每个epoch重新打乱洗牌 ) # 模型训练 pla.fit(x_train,y_train) # 输出权重和偏差 w = pla.coef_ b = pla.intercept_ print(f”权重(w) = {w}\n偏差(b) = {b}”) # 模型测试 result = pla.score(x_test,y_test) print(f”测试结果准确率为:{result}”) #—————————————————————————— 画图—————————————————————————————— # 分开正例反例 # 正例横坐标 positive_x = [x[i,0] for i in range(Sample_num) if y[i] == 1] # 正例纵坐标 positive_y = [x[i,1] for i in range(Sample_num) if y[i] == 1] # 反例横坐标 negetive_x = [x[i,0] for i in range(Sample_num) if y[i] == 0] # 反例纵坐标 negetive_y = [x[i,1] for i in range(Sample_num) if y[i] == 0] # 画出散点图 plt.scatter(positive_x,positive_y,c=’r’) plt.scatter(negetive_x,negetive_y,c=’b’) # 画出超平面 line_x = np.arange(4,8) # w[0][0]x+w[0][1]y+b=0 => 斜率:-w[0][0]/w[0][1]) 截距:-b/w[0][1] line_y = line_x*(-w[0][0]/w[0][1])-b/w[0][1] plt.plot(line_x,line_y) plt.show()
1.本站内容仅供参考,不作为任何法律依据。用户在使用本站内容时,应自行判断其真实性、准确性和完整性,并承担相应风险。
2.本站部分内容来源于互联网,仅用于交流学习研究知识,若侵犯了您的合法权益,请及时邮件或站内私信与本站联系,我们将尽快予以处理。
3.本文采用知识共享 署名4.0国际许可协议 [BY-NC-SA] 进行授权
4.根据《计算机软件保护条例》第十七条规定“为了学习和研究软件内含的设计思想和原理,通过安装、显示、传输或者存储软件等方式使用软件的,可以不经软件著作权人许可,不向其支付报酬。”您需知晓本站所有内容资源均来源于网络,仅供用户交流学习与研究使用,版权归属原版权方所有,版权争议与本站无关,用户本人下载后不能用作商业或非法用途,需在24个小时之内从您的电脑中彻底删除上述内容,否则后果均由用户承担责任;如果您访问和下载此文件,表示您同意只将此文件用于参考、学习而非其他用途,否则一切后果请您自行承担,如果您喜欢该程序,请支持正版软件,购买注册,得到更好的正版服务。
5.本站是非经营性个人站点,所有软件信息均来自网络,所有资源仅供学习参考研究目的,并不贩卖软件,不存在任何商业目的及用途
暂无评论内容