👩‍💻 Постройте простую модель классификации с использованием scikit-learn

Создайте модель на датасете Iris, обучите классификатор KNeighborsClassifier и сделайте предсказание. Это классическая задача для первых шагов в машинном обучении.

Решение задачи🔽

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Загружаем данные
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# Делим на обучающую и тестовую выборки
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# Обучаем модель
model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
model.fit(X_train, y_train)

# Предсказание
y_pred = model.predict(X_test)

# Оценка качества
print(f"Точность: {accuracy_score(y_test, y_pred):.2f}")