Kodduu Python: post #1553 — TG.ME

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
import numpy as np

def train_iris_classifier() -> float:
    """Обучает классификатор на датасете Iris."""
    iris = load_iris()
    X, y = iris.data, iris.target
    
    # Разделяем на train/test
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
        X, y, test_size=0.3, random_state=42
    )
    
    # Модель случайного леса
    clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
    clf.fit(X_train, y_train)
    
    # Предсказания и точность
    y_pred = clf.predict(X_test)
    accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
    
    print(f"Точность модели: {accuracy:.2%}")
    print(f"Пример предсказания: {iris.target_names[clf.predict([X_test[0]])[0]]}")
    return accuracy

if __name__ == "__main__":
    try:
        train_iris_classifier()
    except Exception as e:
        print(f"Ошибка: {e}")