KNN？

特徴空間における最も近い訓練例に基づいた分類の手法であり、パターン認識でよく使われる。

分類手法の一つですが、こちらの記事が分かりやすかったです。

ソースコード

こちらです。jupyter使いました。

今回は以下のようなアヤメのデータセットを使いました。
データ数が150件だったので、30件をテストデータとしました。

萼片の長さ	萼片の幅	花弁の長さ	花弁の幅	アヤメの種類
5.4	3.7	1.5	0.2	setosa
5.7	2.6	3.5	1	versicolor
6.9	3.2	5.7	2.3	virginica

プロットした結果から、petal（花弁）の長さと幅にしました。
左上です。

accuracy 0.97でした
actual: virginica, predict: versicolor, result: 外れました

accuracy 0.93でした
actual: virginica, predict: versicolor, result: 外れました

データセットが少ないですが、よく成長したversicolorと、あまり成長していないvirginicaは見分けにくいということが分かりました。