Bonjour je dois présenter un oral sur la méthode KNN problème étant que je n'arrive pas à les faire fonctionner après avoir télécharger les librairies en question et utiliser un programme trouver sur le net voici ce que me dit l'interpréteur python:
Traceback (most recent call last): File "H:\****\*****\info\algo k\test2.py", line 6, in <module> iris=pandas.read_csv("iris.csv") File "c:\users\andre\appdata\local\programs\python\python37\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 676, in parser_f return _read(filepath_or_buffer, kwds) File "c:\users\andre\appdata\local\programs\python\python37\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 448, in _read parser = TextFileReader(fp_or_buf, **kwds) File "c:\users\andre\appdata\local\programs\python\python37\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 880, in __init__ self._make_engine(self.engine) File "c:\users\andre\appdata\local\programs\python\python37\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 1114, in _make_engine self._engine = CParserWrapper(self.f, **self.options) File "c:\users\andre\appdata\local\programs\python\python37\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 1891, in __init__ self._reader = parsers.TextReader(src, **kwds) File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 374, in pandas._libs.parsers.TextReader.__cinit__ File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 673, in pandas._libs.parsers.TextReader._setup_parser_source FileNotFoundError: [Errno 2] File iris.csv does not exist: 'iris.csv'

voici le code utilisé
import pandas import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier #traitement CSV iris=pandas.read_csv("iris.csv") x=iris.loc[:,"petal_length"] y=iris.loc[:,"petal_width"] lab=iris.loc[:,"species"] #fin traitement CSV #valeurs longueur=2.5 largeur=0.75 k=3 #fin valeurs #graphique plt.scatter(x[lab == 0], y[lab == 0], color='g', label='setosa') plt.scatter(x[lab == 1], y[lab == 1], color='r', label='virginica') plt.scatter(x[lab == 2], y[lab == 2], color='b', label='versicolor') plt.scatter(longueur, largeur, color='k') plt.legend() #fin graphique #algo knn d=list(zip(x,y)) model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k) model.fit(d,lab) prediction= model.predict([[longueur,largeur]]) #fin algo knn #Affichage résultats txt="Résultat : " if prediction[0]==0: txt=txt+"setosa" if prediction[0]==1: txt=txt+"virginica" if prediction[0]==2: txt=txt+"versicolor" plt.text(3,0.5, f"largeur : {largeur} cm longueur : {longueur} cm", fontsize=12) plt.text(3,0.3, f"k : {k}", fontsize=12) plt.text(3,0.1, txt, fontsize=12) #fin affichage résultats plt.show()
Si qqn a une idée de comment résoudre le problème je suis preneur , merci

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier


iris=pandas.read_csv("iris.csv")
x=iris.loc[:,"petal_length"]
y=iris.loc[:,"petal_width"]
lab=iris.loc[:,"species"]

longueur=2.5
largeur=0.75
k=3

plt.scatter(x[lab == 0], y[lab == 0], color='g', label='setosa')
plt.scatter(x[lab == 1], y[lab == 1], color='r', label='virginica')
plt.scatter(x[lab == 2], y[lab == 2], color='b', label='versicolor')
plt.scatter(longueur, largeur, color='k')
plt.legend()

d=list(zip(x,y))
model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
model.fit(d,lab)
prediction= model.predict([[longueur,largeur]])



txt="Résultat : "
if prediction[0]==0:
  txt=txt+"setosa"
if prediction[0]==1:
  txt=txt+"virginica"
if prediction[0]==2:
  txt=txt+"versicolor"
plt.text(3,0.5, f"largeur : {largeur} cm longueur : {longueur} cm", fontsize=12)
plt.text(3,0.3, f"k : {k}", fontsize=12)
plt.text(3,0.1, txt, fontsize=12)


plt.show()

FileNotFoundError: [Errno 2] File iris.csv does not exist: 'iris.csv'
c'est assez explicite

T'as pas l'air d'y comprendre grand chose.

 FileNotFoundError: [Errno 2] File iris.csv does not exist: 'iris.csv' 

Le truc c'est que iris.csv est bien un fichier existant placé dans le même dossier que le fichier en python.

Peut etre que ton IDE ne place pas l'interpreteur dans ce repertoire la. Regarde dans quel repertoire le process tourne avec os.getcwd()

Problème résolu pour cela j'ai du mettre un "r" devant la parantèse pour "read" et j'ai précisé le chemin.