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机器学习入门——鸢尾花问题

花匠小妙招
2024-09-17 17:51

机器学习：监督学习的分类问题
开源的鸢尾花分类的iris 数据集作为输入。iris数据集的中文名是安德森鸢尾花卉数据集，英文全称是 Andersori’s Iris data seto，它包含150个样本，是用来给花做分类的数据集，
每个样本包含了萼片长、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度4个特征（注：机器学习领域自变量叫特征，因变量叫标签），放在前4列作为输人的特征矩阵。每行的最后一个数据是类别信息，包括3种，即山鸢尾、变色亨尾和维吉尼亚鸢尾。

#获取鸢尾花数据集 from sklearn.datasets import load_iris # 1.获取鸢尾花数据集 iris = load_iris() print("鸢尾花数据集的返回值：n", iris) #返回值所有数据 print("鸢尾花的特征值:n", iris["data"]) print("鸢尾花的样本标签：n", iris.target) print("鸢尾花的种类：n", iris.feature_names) print("鸢尾特征名称：n", iris.target_names) print("鸢尾花的描述：n", iris.DESCR 12345678910

输出：
在这里插入图片描述

其中load_iris()函数：
‘data’：鸢尾花的四个特征矩阵，里面是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度的测量数据；
‘target’：样本的标签（每个样本对应的类别，一共3类，分别用‘0’，‘1’，‘2’表示），是一个一维数组；
‘target_names’：花的种类，包括 ‘setosa’， ‘versicolor’ ，'virginica’这3类；
‘DESCR’：是一篇说明文档，对该数据集进行了一个简要的说明
‘feature_names’：特征的名称，包括花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度；
‘filename’：该数据集的文件名（带绝对路径）

# -*- coding: UTF-8 -*- #加载数据集 from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() # 定义特征矩阵x和响应向量y X = iris.data y = iris.target # 将数据分为训练集和测试集 from sklearn.model_selection import train_test_split #train_test_split函数可按照用户设定的比例，随机将样本集合划分为训练集和测试集，并返回划分好的训练集和测试集数据。 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.4, random_state=1) print("The length of original data X is:", X.shape[0]) print("The length of train Data is:", X_train.shape[0]) print("The length of test Data is:", X_test.shape[0]) # 进行机器学习训练train数据集 from sklearn.naive_bayes import GaussianNB gnb = GaussianNB() gnb.fit(X_train, y_train) # making predictions on the testing set #通过前一步训练结果进而对测试集进行预测 y_pred = gnb.predict(X_test) # comparing actual response values (y_test) with predicted response values (y_pred) from sklearn import metrics print("Gaussian Naive Bayes model accuracy(in %):", metrics.accuracy_score(y_test, y_pred)*100)

1234567891011121314151617181920212223242526272829303132

输出：
在这里插入图片描述
如果在现实生活中，我们看见一朵鸢尾花，可以将数据带入这个训练好的模型中，在上一个代码中加上：