python实现鸯尾花实验的总结
时间: 2023-06-29 13:03:17 浏览: 106
鸢尾花数据集是一个经典的机器学习数据集,它包含了150个样本,每个样本有4个特征(花瓣长度、花瓣宽度、花萼长度和花萼宽度),同时每个样本也对应一个类别标签,分别为setosa、versicolor和virginica。在这里,我们使用Python实现鸢尾花实验,具体步骤如下:
1. 导入数据集
我们可以使用sklearn库中的load_iris函数来导入鸢尾花数据集,代码如下:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
```
2. 数据预处理
在进行机器学习任务之前,我们需要对数据进行预处理,包括数据清洗、特征选择、特征缩放等。在这里,我们不需要进行特殊的预处理,只需要将数据集分成训练集和测试集即可。
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
```
3. 建立模型
在这里,我们使用支持向量机(SVM)算法来建立分类模型。SVM算法是一种二分类模型,它的目标是找到一个超平面,将正负样本分开,并且使正负样本离超平面的距离最小,即最大化间隔。SVM算法也可以通过一些技巧来处理多分类问题。
```python
from sklearn.svm import SVC
clf = SVC(kernel='linear', C=1.0)
clf.fit(X_train, y_train)
```
4. 模型评估
在训练完成之后,我们需要对模型进行评估,通常使用准确率(accuracy)来衡量模型的性能。
```python
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)
```
完整代码如下:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
clf = SVC(kernel='linear', C=1.0)
clf.fit(X_train, y_train)
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)
```
运行结果如下:
```
Accuracy: 0.9666666666666667
```
这意味着我们的模型在测试集上的预测准确率为96.67%。
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