鸢尾花分类预测实战：随机森林模型
鸢尾花分类预测是一种常见的机器学习入门案例，通常使用Python语言及其数据科学库如scikit-learn。鸢尾花数据集是一个经典的数据集，包含三种不同类型的鸢尾花（山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾），每种鸢尾花有四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。 在Python中，你可以按照以下步骤进行鸢尾花的分类预测： 1. **数据导入**：首先从sklearn.datasets导入鸢尾花数据集（iris）。 ```python from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() ``` 2. **数据预处理**：加载数据后，对数据进行划分（通常是训练集和测试集），并转换为数值型数据以便模型能处理。 ```python X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42) X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.2, random_state=42) ``` 3. **模型选择**：例如，可以使用决策树、支持向量机（SVM）或随机森林等算法。这里以线性SVM为例： ```python from sklearn.svm import SVC model = SVC(kernel='linear') ``` 4. **模型训练**： ```python model.fit(X_train, y_train) ``` 5. **模型评估**：使用验证集检查模型性能，并在测试集上进行最终评估。 ```python y_pred_val = model.predict(X_val) accuracy_val = accuracy_score(y_val, y_pred_val) y_pred_test = model.predict(X_test) accuracy_test = accuracy_score(y_test, y_pred_test) ``` 6. **结果分析**：观察精度分数和其他评估指标，了解模型在新数据上的泛化能力。
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