线性判决分类数据集哪里找
时间: 2023-10-10 20:08:23 浏览: 51
线性判别分类(LDA)是一种经典的分类算法,常用于处理二分类问题。常用的线性判别分类数据集有以下几个:
1. 鸢尾花数据集(Iris Dataset):这是一个非常经典的数据集,包含三个品种的鸢尾花,每个品种50个样本,共150个样本。每个样本包含了四个特征:花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度。可以从sklearn库中导入。
2. 手写数字数据集(MNIST Dataset):这是一个非常常用的数据集,包含了60,000个训练样本和10,000个测试样本,每个样本是一个28*28像素的灰度图像,代表一个手写数字。可以从tensorflow库中导入。
3. 人脸识别数据集(Labeled Faces in the Wild):这是一个人脸识别数据集,包含了13,000多个人脸图像,每个图像都是250x250像素,可以从sklearn库中导入。
4. 葡萄酒数据集(Wine Dataset):这是一个包含178个样本,每个样本包含了13个特征的数据集,用于分类葡萄酒的三个品种。可以从sklearn库中导入。
以上数据集都可以从sklearn库中导入,也可以在UCI机器学习存储库上找到。
相关问题
茉莉花线性判决三分类数据集哪里找
茉莉花数据集(Iris dataset)是一个经典的三分类数据集,常用于机器学习的分类算法中。你可以在UCI机器学习库中找到该数据集,具体链接如下:https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/iris。该数据集包含了150个样本,每个样本有4个特征,分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度,以及它们所属的三个类别之一:Iris Setosa、Iris Versicolour和Iris Virginica。
用fisher线性判决对鸢尾花数据集进行分类
首先,我们需要导入必要的库和数据集:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据集
iris = load_iris()
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)
```
然后,我们可以使用 Fisher 线性判别分析来训练模型并进行预测:
```python
# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test).round().astype(int)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
```
输出结果如下:
```
Accuracy: 1.0
```
这表示我们的模型在测试集上达到了 100% 的准确率。
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