机器学习：鸢尾花(Iris)分类

机器学习：鸢尾花(Iris)分类

背景

她还有一些鸢尾花的测量数据，这些花之前已经被植物学专家鉴定为属于 setosa、versicolor 或virginica 三个品种之一。对于这些测量数据，她可以确定每朵鸢尾花所属的品种。我们假设这位植物学爱好者在野外只会遇到这三种鸢尾花。我们的目标是构建一个机器学习模型，可以从这些已知品种的鸢尾花测量数据中进行学习，从而能够预测新鸢尾花的品种。因为我们有已知品种的鸢尾花的测量数据，所以这是一个监督学习问题。在这个问题中，我们要在多个选项中预测其中一个（鸢尾花的品种）。这是一个分类（classification）问题的示例。可能的输出（鸢尾花的不同品种）叫作类别（class）。数据集中的每朵鸢尾花都属于三个类别之一，所以这是一个三分类问题。

了解Iris数据集

import sklearn import numpy as np import pandas as pd from sklearn.datasets import load_iris iris_dataset = load_iris() #调用 load_iris 函数来加载数据 #load_iris 返回的 iris 对象是一个 Bunch 对象，与字典非常相似，里面包含键和值 #了解数据 print("keys of iris_dataset: n{}".format(iris_dataset.keys())) print(iris_dataset) print(iris_dataset['DESCR']123456789101112