做商城网站需要备案什么域名,对外宣传推广方案,南昌做建网站的,一站式网站建设比较好1. 线性回归算法 线性回归是一种用于预测连续数值的监督学习算法。以下是使用Python和scikit-learn库实现线性回归的示例代码#xff1a; import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from…1. 线性回归算法 线性回归是一种用于预测连续数值的监督学习算法。以下是使用Python和scikit-learn库实现线性回归的示例代码 import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error # 创建数据集 X np.random.rand(100, 1) y 2 * X 1 0.1 * np.random.randn(100, 1) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(X, y, test_size0.2, random_state42) # 创建并训练线性回归模型 model LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) # 使用模型进行预测 y_pred model.predict(X_test) # 计算性能指标 mse mean_squared_error(y_test, y_pred) print(均方误差, mse) 2. 朴素贝叶斯分类器 朴素贝叶斯分类器是一种基于概率论的监督学习算法适用于分类问题。以下是使用Python和scikit-learn库实现朴素贝叶斯分类器的示例代码 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.naive_bayes import GaussianNB# 加载鸢尾花数据集 iris load_iris() X iris.data y iris.target# 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(X, y, test_size0.3, random_state42)# 创建并训练朴素贝叶斯分类器 model GaussianNB() model.fit(X_train, y_train)# 使用模型进行预测 y_pred model.predict(X_test)# 计算性能指标 accuracy accuracy_score(y_test, y_pred) print(准确率, accuracy)3. 决策树分类器 决策树是一种基于特征选择的监督学习算法适用于分类问题。以下是使用Python和scikit-learn库实现决策树的示例代码 python from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 加载鸢尾花数据集 iris load_iris() X iris.data y iris.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(X, y, test_size0.3, random_state42) # 创建并训练决策树分类器 model DecisionTreeClassifier() model.fit(X_train, y_train) # 使用模型进行预测 y_pred model.predict(X_test) # 计算性能指标 accuracy accuracy_score(y_test, y_pred) print(准确率, accuracy) 性能分析(鸢尾花数据集) 这里我们使用鸢尾花数据集进行性能分析。 鸢尾花数据集Iris Dataset是一个经典的分类数据集包含了三种不同种类的鸢尾花Setosa、Versicolour、Virginica的萼片和花瓣的长度和宽度。这个数据集被广泛应用于机器学习、数据挖掘和统计学等领域用于演示分类算法和分析。    鸢尾花数据集包含了150个样本每个样本包含4个特征萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。这150个样本随机分为3个类别分别是Setosa、Versicolour和Virginica。 下面分别计算了线性回归、朴素贝叶斯分类器和决策树分类器的性能指标。     线性回归的性能指标均方误差MSE 0.6867。     朴素贝叶斯分类器的性能指标准确率 96.67%。     决策树分类器的性能指标准确率 96%。     从性能指标上看朴素贝叶斯分类器和决策树分类器的分类效果较好而线性回归的预测效果较差