鸢尾花数据集探索性分析jupiter

鸢尾花数据集是一个经典的机器学习数据集，通常用于初学者入门数据分析和分类算法的学习。它由英国统计学家Ronald Fisher在1936年收集，包含三种不同的鸢尾花品种（Setosa、Versicolor和Virginica）的测量特征，包括花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。

在Jupyter Notebook中进行鸢尾花数据集的探索性分析时，你可以按照以下步骤操作：

1. 导入所需库：首先，你会加载像`pandas`, `numpy`, 和 `matplotlib`这样的库来处理数据和绘制图表。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris

2. 加载数据：使用`load_iris()`函数从sklearn导入鸢尾花数据。

iris = load_iris()
df_iris = pd.DataFrame(data=np.c_[iris['data'], iris['target']], columns=iris.feature_names + ['species'])

3. 数据预览：查看前几行数据，了解数据的基本情况。

4. 描述性统计：计算每个性质的均值、标准差等统计信息，观察各属性之间的差异。

5. 可视化：对数据进行分组绘图，比如箱线图或散点图，展示不同物种之间以及各个属性间的分布。

plt.figure(figsize=(10, 8))
for i, feature in enumerate(iris.feature_names):
    plt.subplot(2, 2, i+1)
    df_iris.groupby('species')[feature].plot(kind='box')

6. 特征相关性：如果有多于两个连续变量，可以计算它们的相关系数，寻找潜在的关联。

7. 分类初步尝试：可以选择一个简单的分类模型（如KNN、决策树或随机森林），对数据进行训练和评估，感受一下数据集的分类难度。