机器学习还是基于规则的

在机器学习中，我们通常使用数据驱动的方法，而不是基于规则的方法。机器学习的目标是从数据中学习模式和规律，然后使用这些模式和规律来做出预测或做出决策。

下面是一个简单的示例，展示了使用机器学习来分类鸢尾花数据集的代码：

import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 加载鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建K近邻分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = knn.predict(X_test)

# 验证模型性能
accuracy = np.mean(y_pred == y_test)
print("准确率:", accuracy)

在上述代码中，我们使用了scikit-learn库来实现K近邻分类器。首先，我们加载了鸢尾花数据集，并将其划分为训练集和测试集。然后，我们创建了一个K近邻分类器对象，并使用训练集对其进行训练。最后，我们使用测试集进行预测，并计算预测准确率。

这个例子展示了一个简单的机器学习问题，其中模型通过学习数据中的模式和规律来进行预测。与基于规则的方法相比，机器学习可以更好地适应复杂的问题，并从大量的数据中学习到更准确的模式和规律。