鸢尾花数据集map处理

时间: 2023-09-08 09:08:31 浏览: 40
鸢尾花数据集是一个非常经典的机器学习数据集,包含了150个样本,每个样本有四个特征和一个标签,标签分别为三种不同的鸢尾花类型。我们可以使用Python中的Pandas和Scikit-learn库来进行数据预处理和建模。 首先,我们需要加载数据集。Scikit-learn库中已经内置了鸢尾花数据集,可以使用以下代码加载: ```python from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() ``` 接下来,我们需要将数据集转换成Pandas的DataFrame类型,以便进行数据处理和分析。可以使用以下代码将数据集转换: ```python import pandas as pd iris_df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names) iris_df['target'] = iris.target ``` 现在,我们可以对数据进行处理,例如将标签从数字形式转换为文字形式: ```python iris_df['target'] = iris_df['target'].map({0: 'setosa', 1: 'versicolor', 2: 'virginica'}) ``` 这里使用了Python中的map函数,将数字标签映射为对应的鸢尾花类型名称。 完成数据处理后,我们可以使用Scikit-learn库中的机器学习算法对数据进行建模和预测。例如,可以使用以下代码来训练一个决策树分类器: ```python from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris_df[iris.feature_names], iris_df['target'], test_size=0.2, random_state=42) tree = DecisionTreeClassifier() tree.fit(X_train, y_train) y_pred = tree.predict(X_test) ``` 这里使用了Scikit-learn库中的train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集,然后使用决策树分类器进行训练和预测。最后,可以使用Scikit-learn库中的metrics模块来评估模型的性能: ```python from sklearn import metrics print("Accuracy:",metrics.accuracy_score(y_test, y_pred)) ``` 这里使用了准确率作为评估指标。完整的代码如下: ```python from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import metrics import pandas as pd iris = load_iris() iris_df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names) iris_df['target'] = iris.target iris_df['target'] = iris_df['target'].map({0: 'setosa', 1: 'versicolor', 2: 'virginica'}) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris_df[iris.feature_names], iris_df['target'], test_size=0.2, random_state=42) tree = DecisionTreeClassifier() tree.fit(X_train, y_train) y_pred = tree.predict(X_test) print("Accuracy:",metrics.accuracy_score(y_test, y_pred)) ```

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