鸢尾花分类——Python机器学习起步

引言

一直对AI有着莫大的兴趣，最近买了周志华先生的西瓜书，也是干货满满，最近也想从实战方面入手，了解一下机器学习，本文以《Python机器学习基础教程》为指导。

环境

Sublimetext 3 和 Jupter Notebook;
ML库：scikit-learn

项目：鸢尾花分类

已知，鸢尾花可以被分为setosa、versicolor、virginica三个品种，现在我们要建立一个模型，输入特定数据判定它是属于哪一类。

数据集在scikit-learn的datasets中，调用load_iris()导入：

from sklearn.datasets import load_iris iris_dataset=load_iris()12 二、训练集和测试集

导入的数据集我们要分为训练集和测试集，一般我们采用3：1的随机分配办法；
而拆分时为了数据分布均匀，我们先要对数据进行随机达伦，确保测试数据和训练数据的全面性；
在scikit-learn中，我们可以调用train_test_split函数实现划分，利用random_state指定随机数生成种子即可。