""" 案例: 通过KNN算法实现 鸢尾花的 分类操作. 回顾: 机器学习项目的研发流程 1. 加载数据. 2. 数据的预处理. 3. 特征工程(提取, 预处理...) 4. 模型训练. 5. 模型评估. 6. 模型预测. """ # 导入工具包 from sklearn.datasets import load_iris # 加载鸢尾花测试集的.…

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拟合 = 模型在训练集和测试集上表现情况。 欠拟合：模型在训练集，测试集表现都不好 过拟合：训练集好，测试集不好 欠拟合产生的原因：模型过于简单过拟合产的原因：模型太过于复杂，数据不纯，训练数据太少 泛化 generalization : 模型在新数据集（非训练数据）上的表现好坏的能力。奥卡姆剃刀原则：给定两个具有相同泛化误差的模型，较简单的模型比…