pythonアヤメの花の種類はKNNの簡単なケースを予測します

まずライブラリをインストールします
pip 3 install scikit-learn(もちろんそのpip 3の3は取れる)
注意:scikit-learnのインストールにはNumpy、Scipyなどのライブラリが必要です
インストール後、下のコードをそのままコピーして貼り付ける右ボタンを直接実行して結果を見ることができます.

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

#1.     
iris = load_iris()
#2.        ->     
x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(iris.data,iris.target,test_size=0.2,random_state=12)

#3.    ->     ->   
transfer=StandardScaler()
x_train = transfer.fit_transform(x_train)
#x_test = transfer.fit_transform(x_test)
x_test = transfer.transform(x_test)

#4.    ->    ->  KNN  
estimator = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)#(K    )
estimator.fit(x_train,y_train)
#5.    
#    
y_predict = estimator.predict(x_test)
print(y_predict)
print(y_test)
#     
score = estimator.score(x_test,y_test)
print('   ',score)