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図書館sklearn
ライブラリの[ツール：
データセット、model_selection、隣人
Kコード隣人は考えた：
データセットがあります---- ----データセグメンテーションアルゴリズムKNNの呼び出し
アイリス= datasets.load_iris（）
インポートデータ・セット
のオープンソース・データ・セット、セット、重要なデータの1：データの集中REの
データセットの機能を：三つのカテゴリーがありますが、分類することが可能である
リンクのデータセットの説明をします。https：//archive.ics.uci.edu/ml/datasets/アイリス/
X = iris.data
Y = iris.target
プリント（x、y）は
3つの値：Yは、カテゴリを表します。そう分類するための
アイリス150既知データ、LEN（X）、LEN（yは ） 150であります
x_train、x_test、y_train、y_test = train_test_split（X、Y、random_state = 2003）
データセットの分割
されたX線データを既知の、150の合計、トレーニングに分割セット 112 とテストセット 38
のY共感を
CLF = KNeighborsClassifier（N_NEIGHBORS = 3）
最近傍、3の隣人をkの呼び出し
clf.fit（x_train、y_train）