AI学习之 Hello World : 识别鸢尾花（Iris）【机器学习】
# 导入库 import seaborn as sns # 绘图 import numpy as np # 数值运算
# 机器学习： sklearn from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegressionCV # 逻辑回归
1 数据处理
# 使用 Seaborn 库加载经典的鸢尾花（Iris）数据集，并将其存储在变量 iris 中 iris = sns.load_dataset('iris')
iris.shape
# 查看前5行数据
iris.head(5)
# 矩阵式的散点图（Pair Plot），这是探索数据特征间关系和类别分布的高效工具 # 花瓣（petal）的尺寸 # 花萼（sepal）的尺寸 sns.pairplot(iris,hue="species") # iras数据集中的三个物种：setosa, versicolor, virginica # 通过这个图表，你可以快速发现：花瓣（petal）的尺寸是区分鸢尾花种类的关键特征，而花萼（sepal）的特征需要结合其他信息才能有效分类。
# 特征值 和 目标值 x = iris.values[:,:4] y = iris.values[:,4]
# 数据集划分: 训练数据和测试数据 train_x,test_x,train_y,test_y = train_test_split(x,y,test_size=0.5,random_state=0)
2 机器学习 sklearn 训练鸢尾花
# 估计器 lr = LogisticRegressionCV() # 模型训练 lr.fit(train_x, train_y) # 模型评估 lr.score(test_x, test_y)
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