分类算法入门:以鸢尾花数据集为例(上):https://developer.aliyun.com/article/1480494 分类算法 有了对数据的初步认知,从视觉上已经很容易分出类别来了,那么接下来就研究下通过各种分类算法自动进行分类。 工具:sklearn、graphviz、matplotlib 方法:决策树(CART)、逻辑回归(LR)、支持向量机(SVM)、K邻近(KNN) 目的...
实验一:鸢尾花数据集分类「建议收藏」 二、数据集分析 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...
iris=datasets.load_iris() #每行的数据,一共四列,每一列映射为feature_names中对应的值 X=iris.data #每行数据对应的分类结果值(也就是每行数据的label值),取值为[0,1,2] Y=iris.target #通过Y=iris.target.size,可以得到一共150行数据,三个类别个50条数据,并且数据是按照0,1,2的顺序 1. 2. 3....
二、鸢尾花数据集 Iris 鸢尾花数据集内包含 3 类分别为山鸢尾(Iris-setosa)、变色鸢尾(Iris-versicolor)和维吉尼亚鸢尾(Iris-virginica),共 150 条记录,每类各 50 个数据,每条记录都有 4 项特征:花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度,可以通过这4个特征预测鸢尾花卉属于哪一品种。 iris数据集包含在sklear...
一、鸢尾花数据集(Iris) Iris数据集是常用的分类实验数据集,由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集,是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集,分为3类,每类50个数据,每个数据包含4个属性。iris以鸢尾花的特征作为数据来源,常用在分类操作中。该数据集由3种不同类型的鸢尾花的50个样本数据构...
鸢尾花数据集可以通过sklearn.datasets下载,是python中比较经典的数据集,很多python书籍都会引用鸢尾花的数据作为案例。 鸢尾花数据集有四个特征值,这里使用前两个特征值作为数据集,然后使用train_test_split()将其拆分为训练集和测试值。使用四种不同核函数(linear、poly、rbf、sigmoid)进行训练。 linear是线性核函数...
1、鸢尾花数据集的分类——SVM算法 #!/usr/bin/python#-*- coding:utf-8 -*-importnumpy as npfromsklearnimportsvmfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportmatplotlib as mplimportmatplotlib.pyplot as pltdefiris_type(s): it= {b'Iris-setosa': 0, b'Iris-versicolor': 1, b'Iris-vi...
本质上,分类树就是设计一系列问题来进行分类。下图是在鸢尾花数据集(花种)上训练的分类树。根(棕色)和决策(蓝色)节点包含分成子节点的问题。根节点是最顶层的决策节点。换句话说,它是开始进行分类的节点。叶节点(绿色),也称为终端节点,是没有子节点的节点。叶节点是通过多数投票分配类的地方。 分类树到三种花种...
print("测试集分类准确率:\n",metrics.accuracy_score(y_test,y_test_pca)) print(classification_report(y_test,y_test_pca))#输出评估报告 运行结果如图: 从结果中可以看到,对鸢尾花数据集降维后再分类的准确率为0.9777,说明主成分的解释效果较好。