1.sklearn的鸢尾花（Iris）数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher在1936收集整理，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。请根据不同的鸢尾花类型绘制散点图：每个点的坐标值x和y分别表示花萼的长度和宽度，点的大小表示花瓣的宽度，三种颜色对应三种不同类型的鸢尾花。 数据获取请参考： from sklearn.datasets import load_iris iris=load_iris()

以下是代码实现：

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris

# 载入数据集
iris = load_iris()

# 获取花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度四个属性
X = iris.data[:, :2]
y = iris.target

# 根据不同的鸢尾花类型绘制散点图
plt.scatter(X[y == 0, 0], X[y == 0, 1], s=50, c='red', label='Setosa')
plt.scatter(X[y == 1, 0], X[y == 1, 1], s=50, c='blue', label='Versicolour')
plt.scatter(X[y == 2, 0], X[y == 2, 1], s=50, c='green', label='Virginica')
plt.xlabel('Sepal Length')
plt.ylabel('Sepal Width')
plt.legend()
plt.show()

运行结果如下图所示：


相关问题

使用鸢尾花数据集，建立并训练多元逻辑回归，实现鸢尾花的分类。 1.对鸢尾花数据集进行可视化展示。 2.实现鸢尾花数据集的二分类。 3.实现鸢尾花数据集的多分类（三分类）

鸢尾花数据集是一个常用的机器学习数据集，包含了150个样本，每个样本有4个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。这些样本被分为3个类别：山鸢尾（Iris-setosa）、变色鸢尾（Iris-versicolor）和维吉尼亚鸢尾（Iris-virginica）。

1. 对鸢尾花数据集进行可视化展示可以帮助我们更好地理解数据。你可以使用Python中的matplotlib库或者seaborn库来绘制散点图或者箱线图等。例如，可以绘制花萼长度和花萼宽度的散点图，不同类别的样本用不同颜色或者标记表示。

2. 实现鸢尾花数据集的二分类可以使用多元逻辑回归模型。首先，将类别标签进行编码，例如将山鸢尾（Iris-setosa）标记为0，变色鸢尾（Iris-versicolor）标记为1，维吉尼亚鸢尾（Iris-virginica）标记为2。然后，选择两个类别进行二分类，将对应的样本提取出来作为训练数据。接下来，使用多元逻辑回归模型进行训练，可以使用Python中的scikit-learn库中的LogisticRegression类来实现。

3. 实现鸢尾花数据集的多分类可以使用相同的多元逻辑回归模型。首先，将类别标签进行编码，例如将山鸢尾（Iris-setosa）标记为0，变色鸢尾（Iris-versicolor）标记为1，维吉尼亚鸢尾（Iris-virginica）标记为2。然后，使用所有三个类别的样本作为训练数据。接下来，使用多元逻辑回归模型进行训练，同样可以使用scikit-learn库中的LogisticRegression类来实现。

使用鸢尾花数据集，建立并训练多元逻辑回归，实现鸢尾花的分类。 1.对鸢尾花数据集进行可视化展示。 2.实现鸢尾花数据集的二分类。 3.实现鸢尾花数据集的多分类（三分类）

鸢尾花数据集是一个常用的机器学习数据集，包含了150个样本，每个样本有4个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。每个样本都属于三个类别之一：山鸢尾（Iris-setosa）、变色鸢尾（Iris-versicolor）和维吉尼亚鸢尾（Iris-virginica）。

1. 对鸢尾花数据集进行可视化展示：
可以使用matplotlib库来对鸢尾花数据集进行可视化展示。可以绘制散点图，横轴和纵轴分别表示两个特征，不同类别的样本用不同颜色或者标记来表示。

2. 实现鸢尾花数据集的二分类：
可以使用多元逻辑回归模型来实现鸢尾花数据集的二分类。首先，将三个类别中的两个类别作为正例，另一个类别作为负例。然后，使用多元逻辑回归模型进行训练，得到一个二分类模型。最后，使用该模型对新样本进行分类预测。

3. 实现鸢尾花数据集的多分类（三分类）：
可以使用多元逻辑回归模型来实现鸢尾花数据集的多分类。首先，将三个类别分别作为一个类别，然后使用多元逻辑回归模型进行训练，得到一个多分类模型。最后，使用该模型对新样本进行分类预测。