Python - Coole Module #7: Maschinelles Lernen mit sklearn (scikit-learn)

Code:
import pandas as pd
import numpy as np

x = data[[0,1,2,3]]
y = data[4]

x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y,test_size=0.33)

cls = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

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[sahari]

Danke fürs klare Video. Es war mir sehr hilfreich.

[hansmaier]

Tolles Video!
Wie könnte ich denn jetzt den classifier konkret auf eine neue Blume anwenden?
Also angenommen ich habe die folgenden Werte 5.0, 3.2, 1.8, 0.3 Wie kann ich den classifier jetzt darauf anwenden? :)

[falex]

Was kann ich dagegen tun das er mit sagt nach cls.fit(x, y)

Couldnt not convert string to float 'pedal.width'?