鸢尾花分类(代码实现)
此案例是《python机器学习基础教程》第一章的入门案例，自己上手敲了一遍并稍作理解，如有不解，请在评论区留言，欢迎共同探讨。
Step1：获取数据集并分析数据集from IPython.display import display from sklearn.datasets import load_iris # 加载sklearn默认的数据集 # 获取 iris 数据集内容 iris_dataset = load_iris() 12345
数据中的内容如下
{'data': array([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2], [4.9, 3. , 1.4, 0.2], [..................] [6.7, 3. , 5.2, 2.3], [6.3, 2.5, 5. , 1.9], [6.5, 3. , 5.2, 2. ], [6.2, 3.4, 5.4, 2.3], [5.9, 3. , 5.1, 1.8]]), # 数据信息 'target': array([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]), # 数据对应的标签信息 'frame': None, 'target_names': array(['setosa', 'versicolor', 'virginica'], dtype='<U10'), # 标签的名称 'DESCR': '.. _iris_dataset:.........', #该数据集的描述 'feature_names': ['sepal length (cm)','sepal width (cm)','petal length (cm)','petal width (cm)'], # 特征名称 'filename': 'iris.csv', # 文件名称 'data_module': 'sklearn.datasets.data' }
12345678910111213141516171819202122分析data数据集的类型、形状及数据大小
print(type(iris_dataset['data'])) print(iris_dataset['data'].shape) 12
运行结果
<class 'numpy.ndarray'> (150, 4) 12
分析target标签的类型、形状及数据大小
print(type(iris_dataset['target'])) print(iris_dataset['target'].shape) 12
运行结果
<class 'numpy.ndarray'> (150,) 12
target_names表示标签对应的鸢尾花名称，分别为 setosa、versicolor、virginica
feature_names 表示对数据特征的名称，分别为 sepal length (cm)、sepal width (cm)、petal length (cm)、petal width (cm)
DESCR、filename、data_module 表示对于数据集的具体描述，暂不重要
Step2：拆分数据集(dataset)为训练集(train)与测试集(test)其中 X_train，y_train分别为训练集的数据与标注；X_test，y_test分别为测试集的数据与标注
拆分比例一般为 : 0.75 : 0.25
from sklearn.model_selection import train_test_split # 其中X_train, y_train表示训练集的数据与标签, X_test，y_test表示测试集的数据与标签，返回值均为 numpy 数组 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris_dataset['data'], iris_dataset['target'], random_state=0) print('X_train shape: {}'.format(X_train.shape)) print('y_train shape: {}'.format(y_train.shape)) print('X_test shape: {}'.format(X_test.shape)) print('y_test shape: {}'.format(y_test.shape)) 1234567891011
运行结果
X_train shape: (112, 4) y_train shape: (112,) X_test shape: (38, 4) y_test shape: (38,) 1234 Step3：观察数据图(以pandas库生成数据图表)
import pandas as pd import mglearn # 利用 X_train中的数据创建 DataFrame # 利用 iris_dataset.feature_names中的字符串对数据列进行标记 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=.8, cmap=mglearn.cm3) 12345678910
运行结果(根据分布特点可使用knn算法)
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)#设置邻点个数为 1 knn.fit(X_train, y_train)#通过训练集构建模型 1234
运行结果
KNeighborsClassifier(n_neighbors=1) 1 Step5：输入数据做出预测
import numpy as np X_new = np.array([[5, 2.9, 1, 0.2]]) print('X_new shape: {}'.format(X_new.shape)) 123
运行结果(待输入模型的数据)
X_new shape: (1, 4) 1
prediction = knn.predict(X_new) print('The predict is: {}'.format(iris_dataset['target_names'][prediction])) 12
运行结果
The predict is: ['setosa'] 1
预测正确
Step6：评估模型y_pre = knn.predict(X_test) print('Test set predictions:n {}'.format(y_pre)) 123
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] 123
print(y_test) 1
[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 1] 12
可观测得出，该两个列表仅最后一个label不同。
print('Test set score: {:.2f}'.format(np.mean(y_pre==y_test))) 1
手动评估结果
Test set score: 0.97 1
print(knn.score(X_test,y_test)) 1
算法评估结果
0.9736842105263158 1
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网址: 鸢尾花分类(代码实现) https://m.huajiangbk.com/newsview1675256.html
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