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机器学习库sklearn实现预测天气冷暖感知度

2018/11/14 Share

流程

  • 加载数据集
  • 填充参数
  • 预测结果

核心代码

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from sklearn import neighbors

def knn_sklearn_predict():
# 调用机器学习库knn分类器算法
knn = neighbors.KNeighborsClassifier()
#传入参数、特征数据和分类标签
knn.fit(datasets,labels)
#knn预测
res = knn.predict([[iceCream,drinkWater,playAct]])
print("访客认为天气{}。".format("非常热" if res == 0 else "一般热"))
return res

测试代码

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from knn import create_dataset
if __name__ == "__main__":
datasets, labels = create_dataset()
iceCream = float(input("Q:请问你今天吃了几个冰淇淋?\n"))
drinkWater = float(input("Q:请问你今天喝了几升水?\n"))
playAct = float(input("Q:请问你今天在户外运动了几个小时?\n"))
knn_sklearn_predict()

测试结果

    Q:请问你今天吃了几个冰淇淋?
    1
    Q:请问你今天喝了几升水?
    1
    Q:请问你今天在户外运动了几个小时?
    1
    访客认为天气一般热。
CATALOG
  1. 1. 流程
  2. 2. 核心代码
  3. 3. 测试代码
  4. 4. 测试结果