鸢尾花数据可视化及分类

时间: 2023-11-06 10:08:56 浏览: 31
鸢尾花数据集是一个经典的分类问题数据集,包含了三个不同品种的鸢尾花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度等四个特征,共150个样本。下面我将介绍如何对鸢尾花数据进行可视化和分类。 1. 数据可视化 使用Python中的matplotlib和seaborn库对鸢尾花数据进行可视化。代码如下: ```python import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd iris = sns.load_dataset('iris') sns.pairplot(iris, hue='species', height=2.5) plt.show() ``` 运行结果如下图所示: ![iris visualization](https://i.imgur.com/UvIYbW1.png) 从图中可以看出,不同品种的鸢尾花在四个特征上有明显差异,可以用这些特征来对鸢尾花进行分类。 2. 数据分类 使用Python中的scikit-learn库对鸢尾花数据进行分类。代码如下: ```python from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score iris = load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=42) knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) knn.fit(X_train, y_train) y_pred = knn.predict(X_test) print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred)) ``` 运行结果如下所示: ``` Accuracy: 1.0 ``` 使用KNN算法对鸢尾花数据进行分类,得到了100%的分类准确率。说明这四个特征对于鸢尾花分类是非常有效的。 以上就是对鸢尾花数据集进行可视化和分类的简单介绍,希望对你有所帮助。

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