Python机器学习iris数据集预处理和模型训练方式

目录

• 一、iris数据集简介
• 二、基本数据操作和模型训练
• 总结

一、iris数据集简介

iris数据集的中文名是安德森鸢尾花卉数据集，英文全称是Anderson`s Iris data set。iris包含150个样本，对应数据集的每行数据。

每行数据包含每个样本的四个特征和样本的类别信息，所以iris数据集是一个150行5列的二维表。

通俗地说，iris数据集是用来给花做分类的数据集，每个样本包含了花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度四个特征（前4列），我们需要建立一个分类器，分类器可以通过样本的四个特征来判断样本属于山鸢尾（setosa）、变色鸢尾（versicolor）、维吉尼亚鸢尾（virginica）这三个名词都是花的品种。iris的每个样本都包含了品种信息，即目标属性（第5列，也叫target或label）

如图所示部分数据：

iris在机器学习中的应用：

1. 属于监督式学习应用：根据花的四个特征预测鸢尾花卉属于（iris-setosa，iris-versicolour，iris-virginica）中的那一品种。
2. 机器学习中经典案例，简单而具有代表性。

二、基本数据操作和模型训练

1.加载iris数据集

# iris数据集加载
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()

2.展示所有数据

#展示数据
print(iris.data
    )

3.展示每列的属性名

print(iris.feature_names)

4.展示输出目标结果以及结果的含义

print(iris.target)
print(iris.target_names)

5.查看输入和输出数据类型

print(type(iris.data))
print(type(iris.target))

6.确认行列维度

print(iris.编程客栈data.shape)
print(iris.target.shape)

7.给x，y赋值

X =iris.data
Y = iris.target

8.利用knn模型进行预js测结果

from sklearn.nandroideighbors import KNeighborsClassifier
#创建实例，假设k值为1
knn = KNeighborsTvHVTerdwHClassifier(n_neighbors=1）
#训练数据集模型
knn.fit(x,y)

9.给定特征的值预测花的品种

#预测某种花的品种
knn.predict([[1,2,3,4]])

得到数组的数据 “2” ，它代表的是花萼长度为1、花萼宽度为2、花瓣长度为3、花瓣宽度为4的鸢尾花卉预测结果的品种是第三种：维吉尼亚鸢尾（virginica）

#多种花的预测
x_test = [[1,2,3,4],[2,4,1,2]]
knn.predict(x_test)
`

得到数组的数据 “2” 和 “0”，它代表的是

• 花萼长度为1、花萼宽度为2、花瓣长度为编程客栈3、花瓣宽度为4的鸢尾花卉预测结果的品种是第三种：维吉尼亚鸢尾（virginica）
• 花萼长度为2、花萼宽度为4、花瓣长度为1、花瓣宽度为2的鸢尾花卉预测结果的品种是第一种：山鸢尾（setosa）

总结

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持编程客栈(www.devze.com)。