练习1 鸢尾花数据分析
原创
©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者mob64ca12d4da72的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任
练习1 鸢尾花数据分析的描述
在本次练习中，我们将对经典的鸢尾花数据集进行详尽的分析。鸢尾花数据集常用于机器学习模型的训练和评估，本次复盘记录将会详细介绍分析过程中的环境配置、编译流程、参数调优、定制开发、错误集锦和进阶指南。
环境配置
首先，为了进行鸢尾花数据的分析，我们需要配置好相关的Python环境及其依赖。以下是环境配置步骤：
安装Python 3.x 安装numpy、pandas、matplotlib和scikit-learn库 组件 版本 Python 3.8.0 numpy 1.19.5 pandas 1.1.5 matplotlib 3.3.3 scikit-learn 0.24.0安装代码如下：
# 更新包并安装依赖 sudo apt update sudo apt install python3-pip pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn 1.2.3.4.
编译过程
配置好环境后，我们开始编写数据分析代码。具体的编写过程如下：
Python环境IDE用户Python环境IDE用户
打开代码文件运行代码返回结果展示结果
编译耗时可以用以下公式估算：
[
text{耗时} = frac{text{总行数} times text{平均每行执行时间}}{text{CPU核心数}}
]
此公式能帮助我们把握不同代码段的执行效率。
参数调优
在成功运行模型后，接下来是参数调优阶段。我们需要对比不同参数配置的效果，优化整体性能。以下是获取资源分配的桑基图：
sankey-beta title 参数调优资源流动 A[参数1] -->|流量| B(输出1) A -->|流量| C(输出2) D[参数2] -->|流量| B D -->|流量| C
我们通过对比以下的优化代码段来调整参数：
from sklearn.model_selection import GridSearchCV # 定义参数范围 param_grid = {'n_estimators': [50, 100], 'max_depth': [None, 10, 20]} grid_search = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid) grid_search.fit(X_train, y_train) 1.2.3.4.5.
内核参数如下表所示：
名称 默认值 备注 max_depth None 树的最大深度 min_samples_split 2 内部节点再划分所需的最小样本数 n_estimators 100 森林中树的数量定制开发
数据分析过程中，我们可能需要根据具体需求定制开发一些特性。在此过程中，会出现如下的类图来表示对象之间的关系：
DataAnalyzer+load_data()+preprocess_data()+train_model()IrisData+features+labels
以下为代码的扩展片段：
class ExtendedAnalyzer(DataAnalyzer): def visualize_results(self): # 可视化代码 plt.scatter(X, y) plt.show() 1.2.3.4.5.
依赖模块列表如下表所示：
模块 版本 seaborn 0.11.0 plotly 4.14.3错误集锦
在分析过程中，难免会遇到各种错误。下面是一个思维导图展示常见的错误类型与解决方案：
root
错误集锦
数据缺失
查找缺失数据
类型错误
检查数据类型
模型过拟合
增加正则化
相关错误与解决方法的关系图如下：
erDiagram 数据缺失 ||--o{ 检查 || 错误类型 类型错误 ||--o{ 检查 || 错误类型 模型过拟合 ||--o{ 增加 || 错误类型
进阶指南
完成基本的数据分析后，可以深入了解一些进阶的分析技术。以下是技术演进的时间轴：
2015
开始使用sklearn
2017
引入深度学习
2020
强化学习的应用技术演进时间轴
在这里，我们还可以用技术选型公式来帮助决策：
[
text{选择} = frac{text{性能} times text{可扩展性}}{text{成本}}
]
结合以上知识，我们可以为鸢尾花数据分析提供一个全面的视角。接下来的分析工作将基于这些经验来优化模型与提升准确度。
赞 收藏 评论 举报相关知识
练习1 鸢尾花数据分析
练习1 鸢尾花数据分析 iris鸢尾花数据的实验报告
鸢尾花 Excel数据分析
鸢尾花Python数据分析
分析鸢尾花数据集
python鸢尾花数据集实验报告
机器学习数据集之鸢尾花
python分析鸢尾花数据
鸢尾花数据集分析
数据分析之鸢尾花简单分析
网址: 练习1 鸢尾花数据分析 https://m.huajiangbk.com/newsview2508842.html
| 上一篇: MATLAB实现鸢尾花数据集的支 |
下一篇: 练习1 鸢尾花数据分析 iris |
