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a guest Apr 23rd, 2019 73 Never
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  1. {
  2.  "cells": [
  3.   {
  4.    "cell_type": "code",
  5.    "execution_count": null,
  6.    "metadata": {},
  7.    "outputs": [],
  8.    "source": [
  9.     "#les librairies utilisĂ©es\n",
  10.     "import numpy as np\n",
  11.     "from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier\n",
  12.     "from sklearn.model_selection import train_test_split\n",
  13.     "from sklearn.datasets import load_iris\n",
  14.     "from IPython.display import display\n",
  15.     "iris_dataset = load_iris()\n",
  16.     "knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)\n"
  17.    ]
  18.   },
  19.   {
  20.    "cell_type": "code",
  21.    "execution_count": 54,
  22.    "metadata": {},
  23.    "outputs": [],
  24.    "source": [
  25.     "#On lance la phase d'apprentissage qui est prĂ©alable.\n",
  26.     "X_train,X_test,y_train,y_test= train_test_split(iris_dataset['data'],iris_dataset['target'],random_state=0)\n",
  27.     "fit = knn.fit(X_train,y_train)"
  28.    ]
  29.   },
  30.   {
  31.    "cell_type": "code",
  32.    "execution_count": 81,
  33.    "metadata": {},
  34.    "outputs": [
  35.     {
  36.      "name": "stdout",
  37.      "output_type": "stream",
  38.      "text": [
  39.       "Forme du tableau X_new: (1, 4)\n",
  40.       "Forme du tableau X_new2: (2, 4)\n",
  41.       "Forme du tableau X_new_false: (2,)\n",
  42.       "Forme du tableau X_train: (112, 4)\n"
  43.      ]
  44.     }
  45.    ],
  46.    "source": [
  47.     "#Les mesures de notre amie botaniste\n",
  48.     "X_new = np.array([[5,2.9,1,0.2]])\n",
  49.     "X_new2 = np.array([[5,2.9,1,0.2],[2,9,2,1.3]])\n",
  50.     "X_new_false= np.array([[5,2,1,0.3],[5,2,4]])\n",
  51.     "print(\"Forme du tableau {}: {}\".format('X_new',X_new.shape))\n",
  52.     "print(\"Forme du tableau {}: {}\".format('X_new2',X_new2.shape))\n",
  53.     "print(\"Forme du tableau {}: {}\".format('X_new_false',X_new_false.shape))\n",
  54.     "print(\"Forme du tableau {}: {}\".format('X_train',X_train.shape))"
  55.    ]
  56.   },
  57.   {
  58.    "cell_type": "markdown",
  59.    "metadata": {},
  60.    "source": [
  61.     "Nous voyons ici que la forme s'affiche en format 'tuple', le premier nombre correspond aux lignes de ce tableau le deuxième aux colonnes.\n",
  62.     "Nous voyons aussi avec X_new_false que le tableau np.array doit ĂŞtre homogĂŞne pour afficher le nombre de colonne.\n",
  63.     "(sinon quelle nombre de colonnes sĂ©lĂ©ctioner ? 3? 4?)\n",
  64.     "Amusons-nous Ă  tester tout ça."
  65.    ]
  66.   },
  67.   {
  68.    "cell_type": "code",
  69.    "execution_count": 82,
  70.    "metadata": {},
  71.    "outputs": [
  72.     {
  73.      "name": "stdout",
  74.      "output_type": "stream",
  75.      "text": [
  76.       "Prediction de X_new fait partie de l'espèce ['setosa']\n",
  77.       "Prediction de X_new2 fait partie de l'espèce ['setosa' 'setosa']\n",
  78.       "X_new_false affiche une erreur\n"
  79.      ]
  80.     }
  81.    ],
  82.    "source": [
  83.     "tout = {'X_new':X_new,'X_new2':X_new2,'X_new_false':X_new_false}\n",
  84.     "try:\n",
  85.     "    for key,value in tout.items():\n",
  86.     "        prediction = knn.predict(value)\n",
  87.     "        print(\"Prediction de {} fait partie de l'espèce {}\".format(key,iris_dataset['target_names'][prediction]),end=\"\\n\")\n",
  88.     "except:\n",
  89.     "    print(\"{} affiche une erreur\".format(key))"
  90.    ]
  91.   },
  92.   {
  93.    "cell_type": "markdown",
  94.    "metadata": {},
  95.    "source": [
  96.     "un message d'erreur s'affiche \n",
  97.     "Comme on peut le voir X_new_false nous cause problème.\n",
  98.     "Je vous laisse y rĂ©flĂ©chir la solution est plutĂ´t simple.\n",
  99.     "La sortie de X_new2 est intĂ©ressante."
  100.    ]
  101.   }
  102.  ],
  103.  "metadata": {
  104.   "kernelspec": {
  105.    "display_name": "Python 3",
  106.    "language": "python",
  107.    "name": "python3"
  108.   },
  109.   "language_info": {
  110.    "codemirror_mode": {
  111.     "name": "ipython",
  112.     "version": 3
  113.    },
  114.    "file_extension": ".py",
  115.    "mimetype": "text/x-python",
  116.    "name": "python",
  117.    "nbconvert_exporter": "python",
  118.    "pygments_lexer": "ipython3",
  119.    "version": "3.7.1"
  120.   }
  121.  },
  122.  "nbformat": 4,
  123.  "nbformat_minor": 2
  124. }
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