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机器学习算法:基于鸢尾花(iris)数据集的数据可视化 (200+收藏)

文章目录 基于鸢尾花(iris)数据集的数据可视化 1、数据导入 2、查看样本数据 3、特征与标签组合的散点可视化 3.1、 散点图 3.2、 箱型图 3.2、 三维散点图

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基于鸢尾花(iris)数据集的数据可视化

数据挖掘是从大量历史数据中抽取潜在的,有价值的知识或规则的过程。数据可视化对于快速分析数据,表示高维数据方面非常直观,有效。

我们选择鸢花数据(iris)进行方法的尝试训练,该数据集一共包含5个变量,其中4个特征变量,1个目标分类变量。

共有150个样本,目标变量为 花的类别 其都属于鸢尾属下的三个亚属,分别是山鸢尾 (Iris-setosa),变色鸢尾(Iris-versicolor)和维吉尼亚鸢尾(Iris-virginica)。

包含的三种鸢尾花的四个特征,分别是花萼长度(cm)、花萼宽度(cm)、花瓣长度(cm)、花瓣宽度(cm),这些形态特征在过去被用来识别物种。

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所属分类:花卉
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