重拾Iris鸢尾花数据集分析

• 花匠小妙招
• 2024-11-14 13:17

        最近我又又又开始了我的机器学习道路，并且回过头来重新看了一遍Iris数据分析，作为机器学习里面最经典的案例之一，鸢尾花既是我入门机器学习到放弃的地方，又是再次细读之后给予我灵感的地方。
        下面介绍一下这次灵感之旅，希望也能带给看到这篇文章的你一些帮助。

1. 从一堆鸢尾花说起

如果一个植物学家在野外看到一花萼长5cm宽2.9cm，花瓣长1cm宽0.2cm的鸢尾花，并且在他的认知里，这种鸢尾花有三个分支品种，这时候，他手里有来自UCI数据集网站的鸢尾花数据，那么他能否根据这对数据集预测这株鸢尾花的所属分支

2. 导入鸢尾花数据 

import sklearn

from sklearn.datasets import load_iris

iris_dataset :sklearn.utils.Bunch= load_iris()

print(type(iris_dataset))

print("iris_Keys : " , iris_dataset.keys())

输出：

<class 'sklearn.utils.Bunch'>
iris_Keys :  dict_keys(['data', 'target', 'frame', 'target_names', 'DESCR', 'feature_names', 'filename'])

3. 核心数据

print("iris_values : n")

iris_dataset.values()

iris_dataset['feature_names']

到这里我们获得一堆鸢尾花特征数据，我把它整理并放在了网上， 点击获取

4. 回望我们的目的 

一开始我就介绍，植物学家想通过数据集预测这是个什么种类的鸢尾花，这时候我们可以就获取这些相关种类了

iris_dataset['target_names']

# 这里返回的是一个numpy.ndarray数组，并且以表格形式呈现

setosa
versic

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