Python機器學習iris數據集預處理和模型訓練方式
更新時間：2024年10月17日 10:13:42 作者：SuperYiY
iris數據集包含150個樣本,每個樣本有4個特征及其類別信息,本文介紹了iris數據集的基本操作和如何使用knn模型進行花卉種類預測,是機器學習中的經典案例,適用于監(jiān)督式學習
一、iris數據集簡介
iris數據集的中文名是安德森鳶尾花卉數據集，英文全稱是Anderson`s Iris data set。iris包含150個樣本，對應數據集的每行數據。
每行數據包含每個樣本的四個特征和樣本的類別信息，所以iris數據集是一個150行5列的二維表。
通俗地說，iris數據集是用來給花做分類的數據集，每個樣本包含了花萼長度、花萼寬度、花瓣長度、花瓣寬度四個特征（前4列），我們需要建立一個分類器，分類器可以通過樣本的四個特征來判斷樣本屬于山鳶尾（setosa）、變色鳶尾（versicolor）、維吉尼亞鳶尾（virginica）這三個名詞都是花的品種。iris的每個樣本都包含了品種信息，即目標屬性（第5列，也叫target或label）
如圖所示部分數據：
iris在機器學習中的應用：
- 屬于監(jiān)督式學習應用：根據花的四個特征預測鳶尾花卉屬于（iris-setosa，iris-versicolour，iris-virginica）中的那一品種。
- 機器學習中經典案例，簡單而具有代表性。
二、基本數據操作和模型訓練
1.加載iris數據集
# iris數據集加載 from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris()
2.展示所有數據
#展示數據
print(iris.data
)3.展示每列的屬性名
print(iris.feature_names)
4.展示輸出目標結果以及結果的含義
print(iris.target) print(iris.target_names)
5.查看輸入和輸出數據類型
print(type(iris.data)) print(type(iris.target))
6.確認行列維度
print(iris.data.shape) print(iris.target.shape)
7.給x，y賦值
X =iris.data Y = iris.target
8.利用knn模型進行預測結果
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier #創(chuàng)建實例，假設k值為1 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1） #訓練數據集模型 knn.fit(x,y)
9.給定特征的值預測花的品種
#預測某種花的品種 knn.predict([[1,2,3,4]])
得到數組的數據 “2” ，它代表的是花萼長度為1、花萼寬度為2、花瓣長度為3、花瓣寬度為4的鳶尾花卉預測結果的品種是第三種：維吉尼亞鳶尾（virginica）
#多種花的預測 x_test = [[1,2,3,4],[2,4,1,2]] knn.predict(x_test) `
得到數組的數據 “2” 和 “0”，它代表的是
- 花萼長度為1、花萼寬度為2、花瓣長度為3、花瓣寬度為4的鳶尾花卉預測結果的品種是第三種：維吉尼亞鳶尾（virginica）
- 花萼長度為2、花萼寬度為4、花瓣長度為1、花瓣寬度為2的鳶尾花卉預測結果的品種是第一種：山鳶尾（setosa）
總結
以上為個人經驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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