2. 加载数据 我们将使用经典的鸢尾花数据集。这个数据集包含了三种不同类型的鸢尾花(Setosa、Versicolor和Virginica)的测量数据,每种类型有50个样本,每个样本包含四个特征:萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。 iris = datasets.load_iris(...
今天,我们将一起探索一种简单却强大的机器学习算法——决策树,并使用Python中的scikit-learn库来实现对经典的鸢尾花数据集进行分类。 一、鸢尾花数据集简介 鸢尾花数据集(Iris dataset)是机器学习领域中最著名的数据集之一,由英国统计学家和生物学家Ronald Fisher于1...
我们将使用经典的鸢尾花数据集。这个数据集包含了三种不同类型的鸢尾花(Setosa、Versicolor和Virginica)的测量数据,每种类型有50个样本,每个样本包含四个特征:萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。 iris=datasets.load_iris()X=iris.datay=iris.target 3. 数据预处理 为了让模型更好地工作,我们通常需要对数据进...
问题介绍:一名植物学爱好者收集了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。他还有一些鸢尾花分类的测量数据,这些花已经被植物学专家鉴定为属于versicolor、 setosa 或 virginica 三个品种之一。对于测量数据,他可以确定每朵鸢尾花所属品种。我们的目标是构建一个机器学习模型,从这些已知品种的鸢尾花...
使用Scikit-learn实现鸢尾花数据分析 Sklearn鸢尾花数据分析 （1）以鸢尾花数据集为例，按照获取数据、数据预处理、训练模型、模型评估、持久化模型的流程，使用SVM实现通过鸢尾花4个属性的分类和模型精确度评估，并使用了持久化方式保存和运行模型。Sklearn鸢尾花数据分析 1.导入相应的包 Sklearn鸢尾花数据分析 2....
scikit-learn库学习以及鸢尾花案例实现机器学习 首先简单介绍鸢尾花问题: 鸢尾花有三个品种分别是setosa,versicolor和virginica;我们通过向计算机输入大量的鸢尾花的data数据以及相应的标签(种类),通过算法让机器学会识别鸢尾花的种类,最后输入一个新的数据,让计算机去预测该数据对应的标签。
每条数据包含5项基本信息:花瓣的长度、花瓣的宽度、花萼的长度、花萼的宽度以及鸢尾花的类别。 2、自主实现鸢尾花分类 (1)读取数据,获取样本特征数据和标签数据。鸢尾花数据默认存放在txt文本中,其中,第1行为标题,第1列为样本序号,所以需要跳过标题行和序号列。每个样本单独存放在一行,不同的数据部分通过空格隔开。
《scikit-learn》决策树之鸢尾花分类 有了上一博客的基础,我们来看看怎么操作鸢尾花的分裂问题。也是做一个简单的总结和回顾。 直接整代码了。 from sklearn import tree from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split...
4、无监督学习示例:鸢尾花数据降维 鸢尾花数据集由四个维度构成,即每个样本都有四个维度 降维的任务是要找到一个可以保留数据本质特征的低维矩阵来表示高维数据。 使用主成分分析(principal component analysis,PCA)方法降维,这是一种快速线性降维技术。
以鸢尾花数据集为例,鸢尾花数据集采集的是鸢尾花的测量数据及其所属的类别。测量数据包括萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度。类别共分为3类:Iris Setosa,Iris Versicolour, Iris Virginica。该数据集可用于多分类问题。 fromsklearn.datasetsimportload_iris ...