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利用SVM(支持向量机)分类算法对鸢尾花数据集进行分类

花匠小妙招
2025-12-11 16:04

2025-01-28 995 发布于广东

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简介：本文介绍了如何使用支持向量机（SVM）算法对鸢尾花数据集进行分类。作者通过Python的sklearn库加载数据，并利用pandas、matplotlib等工具进行数据分析和可视化。

利用SVM(支持向量机)分类算法对鸢尾花数据集进行分类

作者：blue

时间：2024.11.12

Tips:安装sklearn步骤(pip install)

pandas也是数据分析中不可或缺的一个包

先安装Numpy,matplotlib,Scripy ===> scikit-learn

AI 代码解读

#sklearn中自带鸢尾花数据集 from sklearn.datasets import load_iris #加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() print(iris) #这里阐述数据中的主要字段 #data：鸢尾花的特征数据 #target：目标标签，0：山鸢尾(setosa)；1：杂色鸢尾(versicolor)；3：维吉尼亚鸢尾(virginica) #target_names:array(['setosa', 'versicolor', 'virginica'] #feature_names:特征名称：(sepal length) (sepal width) 单位都是cm # (petal length) (petal width)

AI 代码解读

数据可视化，散点图矩阵

图形解释：
对角线上显示各个特征的分布（通常是直方图或密度图）
非对角线是两两特征的之间的

分析可知：

①petal length 和 petal width 上，三个类别的分离是最明显的，花瓣的特征比萼片的相关特征更具有区分性（图11，16）

②petal length 和 petal width 呈现强正相关

③sepal width 与其他特征的相关性较弱

④全图没有明显的离群点

⑤在petal length 和 petal width 的散点图中看起来，至少有一个类别（浅色）看起来是线性可分的

绘制出特征相关性的一个热力图

-1完全不相关，1完全相关，（0.5-0.7）强相关，（0.7-0.9）极强相关

#特征标准化 scaler=StandardScaler() x_scaled = scaler.fit_transform(x) #fit步骤计算了数据x的均值（mean）和标准差（std），这些统计量将用于后续的数据转换。 #transform步骤使用这些统计量将x中的数据转换为标准化形式，即每个特征的值都减去其均值并除以其标准差， #从而使每个特征的均值为0，标准差为1。 #----------下面是模型训练和预测-----------# from sklearn.model_selection import train_test_split #拆分数据集 from sklearn.svm import SVC #svm模型 from sklearn.metrics import classification_report,accuracy_score#分类评估报告和准确率 #数据集划分，test_size=0.2 (80%作为训练数据集，20%作为测试数据集) x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x_scaled,y,test_size=0.2,random_state=21) #定义并训练SVM模型 model=SVC(kernel='linear') model.fit(x_train,y_train) #预测测试集 y_pred = model.predict(x_test) #评估模型 accuracy=accuracy_score(y_test,y_pred) print(f"模型准确率：{accuracy:.2f}") #输出分类报告 print(classification_report(y_test,y_pred,target_names=iris.target_names))

AI 代码解读

x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x_scaled,y,test_size=0.2,random_state=21) #x_scaled：这是您之前使用StandardScaler标准化后的特征数据。 #y：这是您的标签数据。 #test_size=0.2：这指定了测试集应该占总数据集的20%。相应地，训练集将占80%。 #random_state=21：这是一个随机种子值，用于确保每次分割时都能得到相同的结果，从而使实验结果可复现。 #函数train_test_split返回四个数组： #x_train：用于训练模型的特征数据。 #x_test：用于测试模型的特征数据。 #y_train：x_train对应的标签数据。 #y_test：x_test对应的标签数据。

AI 代码解读

准确率（accuracy）：模型对所有测试样本预测正确的比例，这里是0.93或93%。 精确度（precision）：对于某一类别，模型预测为该类别的样本中，真正属于该类别的比例。对于setosa、versicolor和virginica三类，精确度分别为100%、100%和78%。 召回率（recall）：对于某一类别，真正属于该类别的样本中，被模型正确预测为该类别的比例。对于setosa、versicolor和virginica三类，召回率分别为100%、83%和100%。 F1分数（f1-score）：精确度和召回率的调和平均数，用于综合评估模型的性能。对于setosa、versicolor和virginica三类，F1分数分别为100%、91%和88%。 支持数（support）：每个类别中的样本数量。对于setosa、versicolor和virginica三类，支持数分别为11、12和7。 宏平均（macro avg）：不考虑类别样本数量的差异，直接计算所有类别的评估指标的平均值。这里的宏平均精确度为93%，召回率为94%，F1分数为93%。 加权平均（weighted avg）：考虑类别样本数量的差异，对每个类别的评估指标进行加权平均。这里的加权平均精确度为95%，召回率为93%，F1分数为93%。

从报告中可以看出，模型在setosa类别上的性能非常出色，达到了100%的精确度和召回率。在versicolor类别上，模型也表现得相当不错，尽管召回率略有下降（83%），但精确度仍然保持为100%。然而，在virginica类别上，模型的精确度有所下降（78%），但召回率仍然很高（100%），这可能是由于virginica类别的样本数量较少，导致模型在预测时更容易受到噪声或异常值的影响。

总体而言，该SVM模型在鸢尾花数据集上表现得相当不错，准确率高达93%。然而，值得注意的是，鸢尾花数据集是一个相对简单且平衡的数据集，因此在实际应用中，模型的性能可能会因数据集的复杂性和不平衡性而有所不同。

计算混淆矩阵，并对其可视化，查看各个类别正确与错误样本数

#使用Seaborn进行可视化 plt.figure(figsize=(8,6)) sns.heatmap(cm,annot=True,fmt='d',cmap='Reds',cbar=True) plt.xlabel('Predicted') plt.ylabel('True') plt.title('Confusion Matrix') plt.show()

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以下是该测试项目的源码

#本项目为鸢尾花分类的测试项目 #目的是：通过花萼和花瓣的长度和宽度区分所属类别 #探索特征：(sepal length)花萼长度; (sepal width)花萼宽度 # (petal length)花瓣长度; (petal width)花瓣宽度 #目标特征：(target)所属类别 #目的根据不同特征将不同数据组归分到不同组别里 #SVM(支持向量机)模型：在给定特征数据的情况下，通过找到最优决策平面(超平面)，将不同类别的鸢尾花分离 from random import random import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns #sklearn中自带鸢尾花数据集 from sklearn.datasets import load_iris #加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() #print(iris) #接触行和列的最大值限制，使打印的结果完全展示 pd.set_option('display.max_columns',None) pd.set_option('display.max_rows',None) data = pd.DataFrame(iris.data,columns=iris.feature_names) data['label'] = iris.target # data.head()#调用了DataFrame的head()方法，该方法默认返回DataFrame的前5行数据。这是一个快速查看DataFrame前几行数据的常用方法，有助于快速了解数据的结构和内容。 # data.info()#查看数据集的基本信息 # data.isnull().sum()#查看是否有缺失值 ''' #print(data.describe())#查看数据集描述性统计 #查看统计，可以得出以下结论 #样本数量：每个特征都有150个样本，数据集是平衡的，没有缺失值 #数据离散性：花瓣长度(petal length(cm))特征有较大的离散性(即标准差（std）比较大)，这可能是分类的重要特征 #特征尺度：萼片长度范围比花瓣宽度范围大，SVM对于数据的尺度比较敏感，一般特征之间尺度超过2-3倍，就可以考虑进行特征缩放 ''' ''' #数据可视化，散点图矩阵 plt.figure(figsize=(12,8))#设置图形宽高 sns.pairplot(data,hue='label')#hue='label'参数指定了根据哪个列的值来区分不同的数据点。在这个例子中，label列的不同值将导致数据点以不同的颜色显示，从而可以直观地看到不同类别之间的关系。 plt.tight_layout() plt.show() ''' #图形解释 #对角线上显示各个特征的分布（通常是直方图或密度图） #非对角线是两两特征的之间的散点图 ''' plt.figure(figsize=(10,8)) sns.heatmap(data.corr(),annot=True,cmap='coolwarm') plt.title("特征相关性") plt.show() ''' #创建新特征（花瓣面积和萼片面积） data['petal_area']=data['petal length (cm)']*data['petal width (cm)'] data['sepal_area']=data['sepal length (cm)']*data['sepal width (cm)'] #data.head() from sklearn.preprocessing import StandardScaler #数据标准化 #分离特征与标签 #x是通过drop方法移除标签列'label'后得到的特征数据，而y则是标签数据。axis=1表示操作是在列上进行的。 x=data.drop('label',axis=1) y=data['label'] #特征标准化 scaler=StandardScaler() x_scaled = scaler.fit_transform(x) #fit步骤计算了数据x的均值（mean）和标准差（std），这些统计量将用于后续的数据转换。 #transform步骤使用这些统计量将x中的数据转换为标准化形式，即每个特征的值都减去其均值并除以其标准差， #从而使每个特征的均值为0，标准差为1。 #----------下面是模型训练和预测-----------# from sklearn.model_selection import train_test_split #拆分数据集 from sklearn.svm import SVC #svm模型 from sklearn.metrics import classification_report,accuracy_score#分类评估报告和准确率 #数据集划分，test_size=0.2 (80%作为训练数据集，20%作为测试数据集) x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x_scaled,y,test_size=0.2,random_state=21) #定义并训练SVM模型 model=SVC(kernel='linear') model.fit(x_train,y_train) #预测测试集 y_pred = model.predict(x_test) #评估模型 accuracy=accuracy_score(y_test,y_pred) print(f"模型准确率：{accuracy:.2f}") #输出分类报告 print(classification_report(y_test,y_pred,target_names=iris.target_names)) #计算混淆矩阵，并可视化混淆矩阵，查看各个类别预测正确和错误的样本数 from sklearn.metrics import confusion_matrix cm = confusion_matrix(y_test,y_pred) print(cm) #使用Seaborn进行可视化 plt.figure(figsize=(8,6)) sns.heatmap(cm,annot=True,fmt='d',cmap='Reds',cbar=True) plt.xlabel('Predicted') plt.ylabel('True') plt.title('Confusion Matrix') plt.show()

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