鸢尾花数据集五折交叉验证二分类Python

鸢尾花数据集是一个经典的机器学习数据集，常用于分类问题的实验和算法验证。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。样本被分为3个类别，分别是山鸢尾（Iris-setosa）、变色鸢尾（Iris-versicolor）和维吉尼亚鸢尾（Iris-virginica）。

五折交叉验证是一种常用的模型评估方法，它将数据集划分为5个相等大小的子集，每次使用其中4个子集作为训练集，剩下的1个子集作为验证集。这样可以得到5组训练和验证的结果，最后将这5组结果的平均值作为模型的评估指标。

在Python中，可以使用scikit-learn库来进行鸢尾花数据集的五折交叉验证。以下是一个示例代码：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 创建逻辑回归模型
model = LogisticRegression()

# 进行五折交叉验证并计算准确率
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5)

# 打印每次交叉验证的准确率
for i, score in enumerate(scores):
    print(f"Fold {i+1}: {score}")

# 打印平均准确率
print(f"Average Accuracy: {scores.mean()}")

这段代码使用了逻辑回归模型，并通过`cross_val_score`函数进行五折交叉验证。最后打印出每次交叉验证的准确率，并计算平均准确率作为模型的评估指标。