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...
fromsklearn.metricsimportclassification_report, confusion_matrix, accuracy_score 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...
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行...
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,不同的特征数据通过空格隔开。关键代码参考如下。 definit_data():# 初始化数据withopen("iris.txt",mode="r",encoding="utf-8")asfp:lines=fp.readlines()# 按行读取数据iris_datas=[]fo...
在Scikit-learn中,可以使用内置的数据集加载函数来导入常用的数据集。常见的方法包括使用load_iris函数加载鸢尾花数据集、使用load_digits函数加载手写数字数据集等。 下面是使用load_iris函数导入鸢尾花数据集的示例代码: from sklearn.datasets import load_iris # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() # 获取数据...
为了读取scikit-learn库提供的鸢尾花(Iris)数据集,并对数据集中的数据进行描述性统计分析,你可以按照以下步骤进行操作: 导入scikit-learn库并加载Iris数据集: 首先,你需要导入必要的库,并使用load_iris函数从scikit-learn库中加载Iris数据集。 python from sklearn.datasets import load_iris # 加载Iris数据集 iris...
3、应用数据集获取载入鸢尾花数据: #读取分类的数据 iris= datasets.load_iris() 4、查看类型: type(iris) 结果: sklearn.utils._bunch.Bunch 5、查看数据: iris 结果: {'data': array([[5.1,3.5,1.4,0.2], [4.9,3. ,1.4,0.2], [4.7,3.2,1.3,0.2], ...
鸢尾花数据集介绍 数据量:150条测量数据,包含3种类别,每种类别50个样本; 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...
Scikit-learn的数据集 基本的自带数据集: 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。
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....