在机器学习中,获取鸢尾花数据通常指的是获取鸢尾花特征数据集,这是一个常用的数据集,用于训练和测试机器学习模型。鸢尾花数据集包含了三种不同鸢尾花的萼片和花瓣的长度和宽度数据。 下面是一些详细描述的信息: .. _iris_dataset: Iris plants dataset --- **Data Set Characteristics:** :Number of Instances: ...
接着,我们将数据集分为训练集和测试集,其中训练集占总样本数的70%,测试集占30%。 在实验中,我们采用了三种常见的机器学习算法进行鸢尾花分类:K近邻算法、支持向量机算法和决策树算法。 结果与分析 在使用K近邻算法进行鸢尾花分类时,我们选择了K值为3,即选择最近的3个邻居作为分类依据。在测试集上进行分类准确...
Step3.模型训练 y_train.ravel()#ravel()扁平化,将原来的二维数组转换为一维数组array([2.,0.,0.,0.,1.,0.,0.,2.,2.,2.,2.,2.,1.,2.,1.,0.,2.,2.,0.,0.,2.,0.,2.,2.,1.,1.,2.,2.,0.,1.,1.,2.,1.,2.,1.,0.,0.,0.,2.,0.,1.,2.,2.,0.,0.,1.,0.,...
数据集内包含 3 类鸢尾花,分别为山鸢尾(Iris-setosa)、变色鸢尾(Iris-versicolor)和维吉尼亚鸢尾(Iris-virginica)。每类各 50 个数据,每条记录有 4 项特征:花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度。数据格式如下: 2.主函数 主函数分5小步,注意数据的读取,delimiter参数是根据txt文件中的分隔符来设置的 from sk...
百度试题 题目多分类问题可分解为多个二分类问题。将三类鸢尾花分类,至少需要几个分类器?() A.2个B.3个C.4个D.5个相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
鸢尾花数据集是一个经典且常用的分类问题,其中包含了150个样本,分为3类鸢尾花(Setosa、Versicolor和Virginica),每一类有50个样本。本实验利用朴素贝叶斯算法对鸢尾花数据集进行分类,并通过实验报告来评估分类器的性能。 2.实验方法 (1)数据准备:将鸢尾花数据集分为训练集和测试集,其中训练集占80%,测试集占20%。
Iris 鸢尾花数据集内包含 3 种类别,分别为⼭鸢尾(Iris-setosa)、变⾊鸢尾(Iris-versicolor)和维吉尼亚鸢尾(Iris-virginica)。 数据集共 150 条记录,每类各 50 个数据,每条记录有花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度4项特征,通过这4个特征预测鸢尾 花卉属于哪⼀品种。 iris数据集包含在sklearn库当中,具体...
我们首先观察下这3个品种和14个分错的品种的一些均值和变异指标,看完后笔者不禁的大呼一声,有戏! 通过上表,大家发现没有,不同的品种的鸢尾花它的萼片长度、宽度以及花瓣的长度、宽度都是有着显著不同的。因为它们的均值在每个品种看来都差异比较大!
(1)选择使用LogisticRegression分类器,由于Iris数据集涉及到3个目标分类问题,而逻辑回归模型是二分类模型,用于二分类问题。因此,可以将其推广为多项逻辑回归模型(multi-nominal logistic regression model),用于多分类。 (2)根据多项逻辑回归模型,编写代码,输入数据集,训练得到相应参数并作出预测。
第一个应用鸢尾花分类 假设有一名植物学爱好者对她发现的鸢尾花的品种很感兴趣。她收集了每朵鸢尾花的一些测量数据:花瓣的长度和宽度以及花萼的长度和宽度,所有测量结果的单位都是厘米...