苏俗 于 2025-01-16 08:00:00 发布鸢尾花分类问题是一个经典的多分类任务，目标是通过已知样本的特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度）来预测鸢尾花的类别（Iris-setosa、Iris-versicolor、Iris-virginica）。该问题使用决策树算法，基于六折交叉验证，完成分类任务并分析结果。
总体解决方案： 数据分析与预处理：加载并理解鸢尾花数据集，提取特征和标签。转换数据集格式以便于后续模型训练和验证。 算法设计与实现：使用决策树分类器（Decision Tree Classifier）作为主要算法。采用六折交叉验证策略，将数据分为训练集和测试集，保证类别比例平衡。 性能评估与优化：在每次交叉验证中，记录分类的准确率。计算所有折叠的准确率均值与方差，分析数据划分对模型预测性能的影响。 改进：通过调整树的深度、剪枝、结合随机森林（Random Forest）模型与使用网格搜索优化模型参数，提高分类准确率。 二、算法原理 1. 决策树算法原理：（1）基本思想：决策树是一种递归分割数据的分类模型，通过构建分裂规则将数据分为不同的子集，直至满足停止条件。分裂规则通常基于特征的某个阈值，选择能最大化信息增益或基尼指数减少的分割方式。
（2）构造过程：
根节点：从整个数据集开始，计算所有特征的分裂点。 分裂规则：使用信息增益（Information Gain）或基尼指数（Gini Index）选择最优分裂特征和分裂点。 递归分裂：对每个子节点重复上述过程，直到达到停止条件（如最大深度、最小样本数）。 叶节点
