python鸢尾花分类逻辑回归

Python中的鸢尾花分类问题通常用于入门机器学习项目，特别是使用逻辑回归算法进行二分类问题。逻辑回归原本主要用于解决线性可分的问题，但通过一些处理如概率阈值调整，也可以应用于非线性的分类任务，比如Iris数据集。

Iris数据集是一个经典的多变量统计分析数据集，包含三种不同类型的鸢尾花（Setosa、Versicolour和Virginica）的测量数据。在Python中，我们可以使用scikit-learn库中的`LogisticRegression`模型对鸢尾花进行分类。下面是一个简单的步骤：

1. 导入必要的库：

import pandas as pd
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

2. 加载数据并预处理：

iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 将类别标签转换为0（Setosa）、1（Versicolour）和2（Virginica）
y = y - 1

3. 划分训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

4. 创建和训练模型：

model = LogisticRegression(max_iter=1000) # 设置迭代次数以防梯度消失
model.fit(X_train, y_train)

5. 预测和评估：

y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")