Add TP1prog4.py. master
authorJérôme Benoit <jerome.benoit@piment-noir.org>
Mon, 10 Dec 2018 21:05:15 +0000 (22:05 +0100)
committerJérôme Benoit <jerome.benoit@piment-noir.org>
Mon, 10 Dec 2018 21:05:15 +0000 (22:05 +0100)
Signed-off-by: Jérôme Benoit <jerome.benoit@piment-noir.org>
TP1/exo2/TP1prog4.py [new file with mode: 0755]

diff --git a/TP1/exo2/TP1prog4.py b/TP1/exo2/TP1prog4.py
new file mode 100755 (executable)
index 0000000..93dca63
--- /dev/null
@@ -0,0 +1,28 @@
+#!/usr/bin/env python3
+
+# -*- coding: utf-8 -*-
+from sklearn.cross_validation import KFold
+from sklearn import neighbors
+from sklearn.datasets import load_iris
+
+irisData = load_iris()
+X = irisData.data
+Y = irisData.target
+
+kf = KFold(len(X), n_folds=10, shuffle=True)
+
+scores = []
+for k in range(1, 30):
+    score = 0
+    clf = neighbors.KNeighborsClassifier(k)
+    for learn, test in kf:
+        X_train = [X[i] for i in learn]
+        Y_train = [Y[i] for i in learn]
+        clf.fit(X_train, Y_train)
+        X_test = [X[i] for i in test]
+        Y_test = [Y[i] for i in test]
+        score = score + clf.score(X_test, Y_test)
+    scores.append(score)
+
+print(scores)
+print("meilleure valeur pour k : ", scores.index(max(scores)) + 1)