scikit-learnを用いてガウシアンナイーブベイズでアイリスのクラスタリングを行う

import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn.naive_bayes import GaussianNB データをロード iris = datasets.load_iris() 萼のデータでプロット X = iris.data[:, :2] plt.figure(2, figsize=(8, 6)) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=iris.target, cmap=plt.cm.Set2) plt.show() 学習 model = GaussianNB() model.fit(iris.data, iris.target) テストデータ test_data = np.array([ [5.1, 3.5, 1.4, 0.2], [1, 4, 2, 0.2], [6.7,3.0,5.2,2.3], ]) 分類 test_result = model.predict(test_data) プロッ...

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