Python机器学习实战:鸢尾花分类入门

0 下载量 63 浏览量 更新于2024-08-29 1 收藏 213KB PDF 举报
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,包含数据集的来源和特点等信息。 5. `feature_names`: 特征名,即花瓣和花萼的长度和宽度。 6. `filename`: 数据集的原始文件名。 通过一系列的`print`语句,作者展示了如何遍历并展示这些键对应的值。例如,`data`和`target`的详细查看有助于理解数据结构和初步分析。 这部分内容不仅演示了如何导入数据,还展示了数据预处理和特征探索的基本步骤,这对于后续的机器学习建模至关重要。学习者可以通过这段代码了解如何在Python中处理和操作数据集,并将其应用于实际的机器学习模型训练,如监督学习中的分类任务。同时,这也强调了数据理解和探索在机器学习项目中的核心作用。