Python机器学习实战：鸢尾花分类入门

在《Python机器学习基础教程》的学习记录第二章中，第1.7节着重介绍了如何使用Scikit-learn库中的鸢尾花分类（Iris classification）作为第一个实际应用。这个章节的开始部分引导读者熟悉数据集加载过程。 首先，作者引入了`load_iris`函数，这是Scikit-learn提供的用于加载鸢尾花（Iris）数据集的工具。`load_iris()`函数返回的对象是一个名为`Bunch`的特殊类型，类似于字典，它包含了数据集的各种属性。`Bunch`对象的关键字包含以下几项： 1. `data`: 花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度的测量数据，以NumPy数组的形式存储。这些数据是150朵不同鸢尾花的样本，每行代表一朵花，共有4个特征（即4列）。 ```python print("Shape of data:", iris_dataset['data'].shape) # (150, 4) ``` 2. `target`: 数据集的目标变量，表示鸢尾花的类别，通常有三种可能：setosa、versicolor和virginica。 3. `target_names`: 类别名称列表，用于理解每个类别代表的鸢尾花种类。 4. `DESCR`: 详细描述文档，提供了数据集的背景信息和特征解释。 5. `feature_names`: 特征名称列表，对应于数据集的4个数值特征。 6. `filename`: 数据集的原始文件名。 通过`print(type(iris_dataset))`和`print(type(iris_dataset.keys()))`，可以看到`iris_dataset`是一个`Bunch`对象以及其键的类型。使用`for key in iris_dataset.keys():`循环，作者逐个展示了每个键及其对应的值，以便于理解数据结构。 这个部分的代码演示了如何在Python中处理和探索机器学习数据集的基本步骤，包括数据加载、数据结构的认识以及初步的数据查看。后续的章节可能会进一步讲解如何利用这些数据进行鸢尾花分类模型的训练和评估，例如使用决策树、支持向量机或神经网络等算法。在实际机器学习项目中，了解并操作数据是至关重要的第一步，因为它直接影响到模型的性能和分析结果的质量。