NCU-机器学习-作业1：基于KNN的IRIS分类

任务描述：

请设计一个分类器，根据花朵的萼片长度(sepal length)、萼片宽度sepalwidth)、花瓣长度(petal length)和花瓣宽度(petal width)来预测它属于三种不同的鸢尾属植物setosa、versicolor和virginica中的哪一种。

输入数据：

在train/目录下包含一个train.csv文件，其中每行代表一个已知样例。文件中每行共有6列，第一列为id，2-5列为四个属性值，最后一列表示该花朵属于哪种植物，分别用0，1，2来表示setosa、versicolor和virginica。

在test/目录下包含一个test.csv文件，与train.csv类似，每一行表示一朵花瓣的四个属性参数和ID，不过不包含它的分类值，您需要根据参数给出预测。

输出数据：

你的程序需要生成一个result.csv文件，用于保存你程序对花朵情况的预测结果。输出csv文件格式见下方

输入样例：

复制代码

Id,Sepal.Length,Sepal.Width,Petal.Length,Petal.Width,Species
1,5.1,3.5,1.4,0.2,0
2,4.9,3.0,1.4,0.2,0
3,4.7,3.2,1.3,0.2,0
4,4.6,3.1,1.5,0.2,0

输出样例：

复制代码

Id,Species
1,1
2,0
3,2
4,2
5,2
6,2

思路代码：

python 复制代码

# 导入所需的库
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 加载训练数据
data = pd.read_csv('train/train.csv')

# 分割特征和目标变量
X = data.iloc[:, 1:-1]  # 特征，0列为ID，所以从1列开始
y = data.iloc[:, -1]  # 目标值 (labels)

# 数据预处理（暂时只做标准化，也可以不做）
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X)
y_train = list(y)

# 初始化并训练KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)

# 加载测试数据
test_data = pd.read_csv('test/test.csv')

# 分割特征和目标变量
X = test_data.iloc[:, 1:-1]  # 特征
y = test_data.iloc[:, -1]   # 目标值

# 数据预处理
scaler = StandardScaler()
X_test = scaler.fit_transform(X)
y_test = list(y)

# 预测
y_pred = knn.predict(X_test)

# print(knn.score(X_test, y_test))

df = pd.DataFrame(data=test_data['Id'], columns=['Id'])
df['Species'] = y_pred
df.to_csv('result.csv', index=False)

数据代码：

如果无数据测试，可以从内置数据集中生成，代码如下。

python 复制代码

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd

# 加载鸢尾花数据集
iris_dataset = load_iris()
# 划分训练集和测试集，一共150份数据，按9:1划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris_dataset.data, iris_dataset.target, test_size=0.1)

df1 = pd.DataFrame(data=X_train,
                   columns=['Sepal.Length', 'Sepal.Width', 'Petal.Length', 'Petal.Width'])
df1['Species'] = y_train

df2 = pd.DataFrame(data=X_test,
                   columns=['Sepal.Length', 'Sepal.Width', 'Petal.Length', 'Petal.Width'])
df2['Species'] = y_test

df1.to_csv('train/train.csv', index_label='Id')  # 训练集
df2.to_csv('test/test.csv', index_label='Id')  # 测试集

答案提交：

提交result.csv压缩成的压缩包即可，无需提交py文件，result.csv中记录要求15条。为了安心，也可以在压缩包中加入py文件，单纯提交py文件无法通过（泪的教训）。