#?coding?:utf-8
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from??sklearn.model_selection?import?train_test_split
import?matplotlib?as?mpl
import?matplotlib.pyplot?as?plt
from?sklearn?import?svm
import?matplotlib.patches?as?mpatches
from?sklearn.preprocessing?import?StandardScaler?PolynomialFeatures
from?sklearn.pipeline?import?Pipeline
def?iris_type（s）:
????it?=?{b‘Iris-setosa‘:?0
??????????b‘Iris-versicolor‘:?1
??????????b‘Iris-virginica‘:?2}
????return?it[s]
if?__name__==“__main__“:

????data=np.loadtxt（‘.\\iris.data‘delimiter=‘‘converters={4:iris_type}）
????x=data[:0:2]
????y=data[:4]
????x_trainx_testy_trainy_test=train_test_split（xytest_size=0.2random_state=1）
????#Ir?=?Pipeline（[（‘sc‘?StandardScaler（））?‘poly‘?PolynomialFeatures（degree=2））（‘clf‘?LogisticRegression（））?]）
????#?Ir=LogisticRegression（C=4.6）
????Ir=svm.SVC（C=1kernel=‘rbf‘decision_function_shape=‘ovo‘）
????Ir.fit（x_trainy_train）
????y_hat=Ir.predict（x_test）
????print（‘訓(xùn)練集準(zhǔn)確度：‘?Ir.score（x_trainy_train））
????print（‘測試集準(zhǔn)確度：‘?Ir.score（x_testy_test））
????err_y?=?y_test[y_test?!=?y_hat]
????print（y_test）
????print（err_y）
????#畫圖

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件???????4551??2018-05-17?11:58??鳶尾花線性回歸\iris.data

?????文件???????1250??2018-10-15?15:47??鳶尾花線性回歸\test3_LG.py

?????目錄??????????0??2018-12-07?12:50??鳶尾花線性回歸

-----------?---------??----------?-----??----

?????????????????5801????????????????????3