机器学习算法：基于鸢尾花（iris）数据集的数据可视化 （200+收藏）

文章目录 基于鸢尾花（iris）数据集的数据可视化 1、数据导入 2、查看样本数据 3、特征与标签组合的散点可视化 3.1、 散点图 3.2、 箱型图 3.2、 三维散点图

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基于鸢尾花（iris）数据集的数据可视化

数据挖掘是从大量历史数据中抽取潜在的，有价值的知识或规则的过程。数据可视化对于快速分析数据，表示高维数据方面非常直观，有效。

我们选择鸢花数据（iris）进行方法的尝试训练，该数据集一共包含5个变量，其中4个特征变量，1个目标分类变量。

共有150个样本，目标变量为 花的类别 其都属于鸢尾属下的三个亚属，分别是山鸢尾 (Iris-setosa)，变色鸢尾(Iris-versicolor)和维吉尼亚鸢尾(Iris-virginica)。

包含的三种鸢尾花的四个特征，分别是花萼长度(cm)、花萼宽度(cm)、花瓣长度(cm)、花瓣宽度(cm)，这些形态特征在过去被用来识别物种。

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