基于基于sklearn的的LogisticRegression鸢尾花多类分类实践鸢尾花多类分类实践
文章目录文章目录1. 问题描述2. 数据介绍2.1 数据描述2.2 数据2.3 数据可视化3. 模型选择3.1 固有的多类分类器3.2 1对多的多类分类器3.3 OneVsRestClassifier3.4 OneVsOneClassifier4. 结果分析5. 附完整代码
鸢尾花（拼音：yuān wěi huā）又名：蓝蝴蝶、紫蝴蝶、扁竹花等，鸢尾属约300种，原产于中国中部及日本，是法国的国花。鸢尾花主要色彩为蓝紫色，有“蓝色妖姬”的美誉，鸢尾花因花瓣形如鸢鸟尾
巴而称之，有蓝、紫、黄、白、红等颜色，英文irises音译俗称为“爱丽丝”
本文使用sklearn的逻辑斯谛回归模型，进行鸢尾花鸢尾花多分类预测，对OvR与OvO多分类方法下的预测结果进行对比。
1. 问题描述问题描述
给定鸢尾花的特征数据集（花萼、花瓣的长和宽尺寸）
预测其属于哪个品种（Setosa，Versicolor，Virginica）
2. 数据介绍数据介绍
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
print(dir(iris)) # 查看data所具有的属性或方法
# ['DESCR', 'data', 'feature_names', 'filename', 'target', 'target_names']
我们看见数据有很多属性或方法，我们依次来看一看：
2.1 数据描述数据描述
print(iris.DESCR) # 数据描述
数据包含150个（每个类型的花50个）
每个数据里有4个花的尺寸信息（花萼、花瓣的长宽）以及其分类class
描述里给出了4种尺寸信息的（分布区间，均值，方差，分类相关系数）
数据是否缺失某些值，作者，日期，来源，数据应用，参考文献
.. _iris_dataset:
Iris plants dataset
--------------------
**Data Set Characteristics:**
:Number of Instances: 150 (50 in each of three classes)
:Number of Attributes: 4 numeric, predictive attributes and the class
:Attribute Information:
- sepal length in cm
- sepal width in cm
- petal length in cm
- petal width in cm
- class:
- Iris-Setosa
- Iris-Versicolour
- Iris-Virginica
:Summary Statistics:
============== ==== ==== ======= ===== ====================
Min Max Mean SD Class Correlation
============== ==== ==== ======= ===== ====================
sepal length: 4.3 7.9 5.84 0.83 0.7826
sepal width: 2.0 4.4 3.05 0.43 -0.4194
petal length: 1.0 6.9 3.76 1.76 0.9490 (high!)
petal width: 0.1 2.5 1.20 0.76 0.9565 (high!)
============== ==== ==== ======= ===== ====================
:Missing Attribute Values: None
:Class Distribution: 33.3% for each of 3 classes.
:Creator: R.A. Fisher
:Donor: Michael Marshall (MARSHALL%PLU@io.arc.nasa.gov)
:Date: July, 1988
The famous Iris database, first used by Sir R.A. Fisher. The dataset is taken
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