关于#python#的问题，请各位专家解答！

Question

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
def knn_iris():
    iris=load_iris()
    x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(iris.data,iris.target,random_state=6)
    transfer=StandardScaler()
    x_train=transfer.fit_transform(x_train)
    x_test=transfer.transform(x_test)
    estimator=KNeighborsClassifier()
    param_dict={"n_neighbors":[1,3,5,7,9,11]}
    GridSearchCV(estimator,param_grid=param_dict,cv=10)
    estimator.fit(x_train,y_train)
    #方法一，直接比对真实值和预测值
    y_predict=estimator.predict(x_test)
    print("y_predict:\n",y_predict)
    print("直接比对真实值和预测值：\n",y_test==y_predict)
    #方法二：计算准确率
    score=estimator.score(x_test,y_test)
    print("准确率为：\n",score)

    print("最佳参数:\n",estimator.best_params_)
    print("最佳结果：\n",estimator.best_score_)
    print("最佳估计器:\n",estimator.cv_results_)
knn_iris()

Answer 1

阿里嘎多学长整理AIGC生成，因移动端显示问题导致当前答案未能完全显示，请使用PC端查看更加详细的解答过程

根据你的问题描述，我理解你遇到了一个与Python机器学习相关的问题，特别是与sklearn库有关的问题。

你提供了以下信息：

• 问题标题：关于Python机器学习的问题，请各位专家解答！
• 问题内容：你提供了部分代码，似乎是从sklearn库中加载iris数据集，然后进行数据划分。
• 问题标签：Python、机器学习、sklearn

如果你愿意分享更多信息或具体的问题描述，我将尽力帮助你解决问题。