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。
她还有一些鸢尾花分类的测量数据，这些花之前已经被植物学专家鉴定为属于setosa、versicolor或virginica三个品种之一。对于这些测量数据，她可以确定每朵鸢尾花所属的品种。
我们的目标是构建一个机器学习模型，可以从这些已知品种的鸢尾花测量数据中进行学习，从而能够预测新鸢尾花的品种。
因为我们有已知的鸢尾花的测量数据，所以这是一个监督学习问题。在这个问题中，我们要在多个选项中预测其中一个（鸢尾花的品种）。这是一个分类（classification）问题
的示例。可能的输出(鸢尾花的品种）叫做类别（class）。数据集中的每朵鸢尾花都属于三个类别之一，所以这是一个三分类问题。
单个数据点（一朵鸢尾花）的预期输出是这朵花的品种。对于一个数据点来说，它的品种叫做标签（label）。
初识数据
本例中我们用到了鸢尾花（Iris）数据集，这是机器学习和统计学中一个经典的数据集。它包含在scikit-learn的datasets模型中。我们可以调用load_iris函数来加载数据：
from sklearn.datasets import load_iris iris_dataset=load_iris() iris_dataset
load_iris返回的iris对象是一个Bunch对象，与字典非常相似，里面包含键和值：
print("Keys of iris_dataset:n{}".format(iris_dataset.keys()))
Keys of iris_dataset:
dict_keys(['data', 'target', 'target_names', 'DESCR', 'feature_names', 'filename'])
DESCR键对应的是数据集的简要说明，可以查看一些数据：
print(iris_dataset['DESCR'][:139] + "n...")
.. _iris_dataset:
Iris plants dataset
Data Set Characteristics:
:Number of Instances: 150 (50 in each of th
...
targte_names键对应的值时一个字符串数组，里面包含我们要预测的花的品种：
print("Target names:{}".format(iris_dataset['target_names']))
Target names:['setosa' 'versicolor' 'virginica']
feature_names键对应的值是一个字符串列表，对每一个特征进行了说明：
print("Feature names:n{}".format(iris_dataset['feature_names']))
Feature names:
['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm)']
数据包含在target和data字段中。data里面是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度的测量是，格式为Numpy数组：
print("Type of data:{}".format(type(iris_dataset['data'])))
Type of data:<class 'numpy.ndarray'>
data数组的每一行对应一朵花，列代表每朵花的四个测量数据：
print("Shape of data:{}".format(iris_dataset['data'].shape))
Shape of data:(150, 4)
可以看出，数组中包含150多不同的花的测量数据。前面说过，机器学习中的个体叫作样本（sample），其属性叫作特征（feature）。data数组的形状（Shape）是样本数乘以特征数。这是scikit-learn中的约定，你的数据形状应始终遵循这个约定。
我们看下前5个样本的特征数据：
print("First five rows of data:n{}".format(iris_dataset['data'][:5]))
First five rows of data:
[[5.1 3.5 1.4 0.2]
[4.9 3. 1.4 0.2]
[4.7 3.2 1.3 0.2]
[4.6 3.1 1.5 0.2]
[5. 3.6 1.4 0.2]]
从数据中可以看出，前5朵花的花瓣宽度都是0.2cm，第一朵花的花萼最长，是5.1cm。
target数组包含的是测量过的每朵花的品种，也是一个Numpy数组：
print("Type of target:{}".format(type(iris_dataset['target'])))
Type of target:<class 'numpy.ndarray'>
target是一维数组，每朵花对应其中一个数据：
print("Shape of target:{}".format(iris_dataset['target'].shape))
Shape of target:(150,)
品种被转换成从0到2的整数
print("Targt:n{}".format(iris_dataset['target']))
Targt:
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
2 2]
上述数字的代表含义由iris['target_names']数组给出：0代表setosa,1代表versicolor，2代表virginica。
衡量模型是否成功：训练数据与测试数据
一部分数据用于构建机器学习模型，叫作训练数据（training data）或训练集（training set）。其余的数据用来评估模型性能，叫做测试数据（test data）、测试集（test set）或留出集（hold-out set）
from sklearn.model_selection import train_test_split X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(iris_dataset['data'],iris_dataset['target'],random_state=0)
train_test_split函数利用为随机数生成器见数据集打乱，为了确保多次运行同一函数能够得到相同的输出，我们利用random_state参数指定了随机数生成器的种子，这样函数输出是固定不变的，所以这行代码的输出始终相同。
print("X_train shape:{}".format(X_train.shape)) print("y_train shape:{}".format(y_train.shape))
X_train shape:(112, 4)
y_train shape:(112,)
print("X_test shape:{}".format(X_test.shape)) print("y_test shape:{}".format(y_test.shape))
X_test shape:(38, 4)
y_test shape:(38,)
要事第一：观察数据
在构建机器小河西模型之前，通常最好检查一下数据，看看如果不用机器学习能不能轻松完成任务，或者需要的信息有没有包含在数据中。
检查数据的最佳方法之一就是将其可视化。
一种可视化方法是绘制散点图（scatter plot）。数据散点图将一个特征作为x轴，另一个特征作为y轴，将每一个数据点绘制为图上的一个点。
不幸的是，计算机屏幕只有两个维度，所以我们一次只能绘制两个特征（也可能是3个）。用这种方法难以对多于3个特征的数据集作图。解决这个问题的一种方法是绘制散点图矩阵（pair plot）,从而可以两两查看所有的特征。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import mglearn # 利用X_train中的数据创建DataFrame # 利用iris_dataset.feature_names中的字符串对数据进行标记 iris_dataframe=pd.DataFrame(X_train,columns=iris_dataset.feature_names) # 利用DataFrame创建散点图矩阵，按y_train着色 grr=pd.plotting.scatter_matrix(iris_dataframe,c=y_train,figsize=(15,15),marker='o',hist_kwds={'bins':20},s=60,alpha=0.8,cmap=mglearn.cm3)
image.png
从上图可以看出，利用花瓣（petal）和花萼(sepal）的测量数据基本可以将三个类别区分开。这说明机器学习模型很可能可以学会区分它们。
构建第一个模型：k近邻算法
k近邻顺丰中k的含义是，我们可以考虑训练集中与新数据点最近的任意k个邻居（比如说，距离最近的3个或5个邻居），而不是只考虑最近的那一个。然后，我们可以用这些邻居中数量做多的类别做出预测。
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn=KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)
knn对象对算法进行了封装，既包括用训练数据构建模型的算法，也包括对新数据点进行预测的算法。它还包括算法从训练数据中提取的信息。对于KNeighborsClassifier来说，里面只保存了训练集。
KNeighborsClassifier(algorithm='auto', leaf_size=30, metric='minkowski',
metric_params=None, n_jobs=None, n_neighbors=1, p=2,
weights='uniform')
fit方法返回的是knn对象本身并做原处修改，因此我们得到了分类器的字符串表示。
做出预测
X_new=np.array([[5,2.9,1,0.2]]) print("X_new.shape:{}".format(X_new.shape))
X_new.shape:(1, 4)
注意，我们将这朵花的测量数据转换为二维Numpy数组的一行，这是因为scikit-learn的输入数据必须是二维数组。
prediction=knn.predict(X_new) print("Prediction:{}".format(prediction)) print("Predicted target name:{}".format(iris_dataset['target_names'][prediction]))
Prediction:[0]
Predicted target name:['setosa']
评估模型
我们可以对测试数据中的每朵鸢尾花进行预测，并将预测结果与表情（已知的品种）进行对比。我们可以拖计算精度（accuracy）来衡量模型的优劣，精度就是品种预测正确的花所占的比例：
y_pred=knn.predict(X_test) print("Test set predictions:{}".format(y_pred))
Test set predictions:[2 1 0 2 0 2 0 1 1 1 2 1 1 1 1 0 1 1 0 0 2 1 0 0 2 0 0 1 1 0 2 1 0 2 2 1 0
2]
print("Test set score:{:.2f}".format(np.mean(y_pred == y_test)))
Test set score:0.97
我们还可以使用knn对象的score方法来计算测试集的精度：
print("Test set sore:{:.2f}".format(knn.score(X_test,y_test)))
Test set sore:0.97
对于这个模型来说，测试集的精度约为0.97，也即是说，对于测试集中的鸢尾花，我们的预测有97%是正确的。根据一些数据假设，对于新的鸢尾花，可以认为我们的模型预测结果有97%都是正确的。对于我们的植物学爱好者应用程序来说，高精度意味着模型足够可信，可以使用。
小结与展望
1.鸢尾花的分类是一个监督学习问题，它有三个品种，因此又是一个三分类问题。
2.我们将数据集分成训练集(training set)和测试集（test set）,前者用于构建模型，后者用于评估模型对前所未见的新数据的泛化能力。
3.我们选择了k近邻分类算法，根据新数据点在训练集中距离最近的邻居进行预测，并取得了97%的预测精度。
