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from sklearn.datasets import load_irisiris_data=load_iris()# print("keys:\n{}".format(iris_data.keys())) #data是一个（150,4)形状的数组，target是每组数据被分成的类别，target_name表示具体每个类别的名字# print("data:\n{}".format(iris_data['data'][:5]))# print("target:\n{}".format(iris_data['target']))from sklearn.model_selection import train_test_splitX_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(iris_data['data'],iris_data['target'],random_state=1)#train_test_split利用伪随机数生成器将数据集打乱（因为target按照顺序排放），确保测试集包含所有类别的数据，print(X_train.shape)print(y_train.shape)from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierknn=KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)knn.fit(X_train,y_train)print(knn.predict(X_test))print(y_test)print('test set score:{:.2f}'.format(knn.score(X_test,y_test))) 转载地址：http://zxmen.baihongyu.com/