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揭秘鸢尾花数据集在Ubuntu平台上的应用与实践

花匠小妙招
2025-01-08 14:55

引言

鸢尾花数据集是机器学习和数据科学领域中最著名和最常用的数据集之一。它由三个亚属的鸢尾花组成，每个亚属有50个样本，共计150个样本。这些样本由四个特征描述：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。本文将详细介绍如何在Ubuntu平台上应用和实践鸢尾花数据集，包括数据加载、探索、预处理、模型训练和评估等步骤。

环境准备

在开始之前，确保你的Ubuntu系统已经安装了Python和必要的库。以下是在Ubuntu上安装Python和常用库的命令：

sudo apt update sudo apt install python3 python3-pip pip3 install numpy pandas matplotlib scikit-learn

数据加载

首先，我们需要从scikit-learn库中加载鸢尾花数据集。以下是一个简单的代码示例：

from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target

数据探索

了解数据集的基本信息是非常重要的。以下是一个使用Pandas库探索数据集的示例：

import pandas as pd # 将数据转换为DataFrame iris_df = pd.DataFrame(X, columns=iris.feature_names) iris_df['species'] = y # 显示数据的前几行 print(iris_df.head())

数据预处理

在训练模型之前，我们通常需要对数据进行一些预处理，如归一化或标准化。以下是一个使用scikit-learn库进行数据标准化的示例：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 创建标准化器 scaler = StandardScaler() # 对数据进行标准化 X_scaled = scaler.fit_transform(X)

模型训练

接下来，我们可以使用逻辑回归模型对鸢尾花数据集进行分类。以下是一个使用scikit-learn库进行逻辑回归的示例：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 创建逻辑回归模型 model = LogisticRegression() # 训练模型 model.fit(X_scaled, y)

模型评估

最后，我们需要评估模型的性能。以下是一个使用scikit-learn库评估逻辑回归模型的示例：

from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report, confusion_matrix # 使用模型进行预测 y_pred = model.predict(X_scaled) # 计算准确率 accuracy = accuracy_score(y, y_pred) print(f"Accuracy: {accuracy}") # 显示分类报告 print(classification_report(y, y_pred)) # 显示混淆矩阵 print(confusion_matrix(y, y_pred))