机器学习鸢尾花数据集预处理 可视化

机器学习中的鸢尾花数据集（Iris dataset）是一个经典的分类任务数据集，主要用于教学和原型开发。预处理通常包括以下几个步骤：

1. **加载数据**：首先，从sklearn库或其他来源导入数据，如Pandas DataFrame。

from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
data = iris.data
target = iris.target

2. **数据探索**：检查数据的基本统计信息，理解特征分布和类别平衡。

3. **缺失值处理**：如果数据集中有缺失值，可以选择填充、删除或通过插补算法进行替换。

4. **特征缩放**：为了防止某些特征对模型训练造成过大影响，有时需要对数值特征进行标准化或归一化。

5. **编码分类变量**：对于分类目标变量，通常将其转换为独热编码（one-hot encoding），便于模型理解和计算。

6. **分割数据集**：将数据分为训练集和测试集，以便评估模型性能。

7. **可视化**：
- **散点图**：可以使用matplotlib等库绘制特征间的二维或三维散点图，观察各个特征之间的关系和类别的区分度。
- **直方图**：查看每个特征的分布情况，了解是否存在异常值或多重峰现象。
- **箱线图**：分析各特征的四分位数和离群点。

例如，展示两个特征间的关系：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=target)
plt.xlabel(iris.feature_names[0])
plt.ylabel(iris.feature_names[1])
plt.title('Iris dataset feature correlation')
plt.show()