Iris也称鸢尾花卉数据集(使用sklearn自带的数据集),它共有4个属性列和一个品种类别列:sepal length(萼片长度)、sepal width(萼片宽度)、petal length(花瓣长度)、petal width (花瓣宽度),单位都是厘米。3个品种类别(Setosa(山鸢尾),Versicolour(杂色鸢尾),Virginica(维吉尼亚鸢尾)),样本数量150个,每类50个。分别朴素贝叶斯算法、决策树算法、随机森林算法、KNN算法和支持向量机对大量的鸢尾花数据进行分类训练,并比较这几种算法的评估性能,最后识别新的鸢尾花是什么类型。(要求训练集70%,测试集30%)
时间: 2024-02-13 07:00:07 浏览: 22
好的,这是一个关于机器学习的问题。针对这个问题,我们可以采用如下步骤来解决:
1. 导入数据集:使用sklearn自带的鸢尾花数据集,可以通过以下代码进行导入:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
```
2. 数据预处理:将数据集分为训练集和测试集,并进行特征缩放等预处理操作。
3. 选择算法:根据任务要求,选择朴素贝叶斯算法、决策树算法、随机森林算法、KNN算法和支持向量机中的一种或几种算法进行分类训练。
4. 模型训练:使用训练集对选择的算法进行训练。
5. 模型评估:使用测试集对训练好的模型进行评估,并比较不同算法的评估性能。
6. 预测新数据:使用训练好的模型对新的鸢尾花数据进行分类预测。
具体实现步骤可以参考以下代码:
```python
# 导入数据集
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
# 数据预处理
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=42)
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)
# 选择算法
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.svm import SVC
models = [('Naive Bayes', GaussianNB()),
('Decision Tree', DecisionTreeClassifier()),
('Random Forest', RandomForestClassifier()),
('KNN', KNeighborsClassifier()),
('SVM', SVC())]
# 模型训练
from sklearn.metrics import accuracy_score
for name, model in models:
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'{name} accuracy: {accuracy}')
# 预测新数据
new_data = [[5.1, 3.5, 1.4, 0.2]]
new_data = scaler.transform(new_data)
for name, model in models:
prediction = model.predict(new_data)[0]
print(f'{name} prediction: {iris.target_names[prediction]}')
```
以上代码中,我们使用sklearn库中的train_test_split()函数将数据集分为训练集和测试集,使用StandardScaler()函数进行特征缩放,然后分别使用五种不同算法进行模型训练和评估。最后,我们使用训练好的模型对新的鸢尾花数据进行预测,并输出预测结果。