06 项目六 鸢尾花分类[20页]

鸢尾花分类所用的算法
鸢尾花分类是机器学习领域中一个经典的问题，常用的算法包括K近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）、支持向量机（Support Vector Machine, SVM）、决策树（Decision Tree）、随机森林（Random Forest）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）和神经网络等。

K近邻算法是一种基于实例的学习方法，它根据新样本与已知样本的距离来进行分类，选择距离最近的K个样本进行投票决定分类结果。

支持向量机是一种监督学习算法，它通过将数据映射到高维空间，找到一个最优的超平面来进行分类。

决策树是一种树形结构的分类器，通过一系列的规则对数据进行划分，最终得到分类结果。

随机森林是一种集成学习方法，它由多个决策树组成，通过对多个决策树的结果进行投票来进行分类。

朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设特征之间相互独立，通过计算样本属于每个类别的概率来进行分类。

神经网络是一种模仿人脑神经元网络结构的算法，通过多层神经元的连接和权重调整来进行分类。

这些算法在鸢尾花分类问题中都有较好的表现，选择合适的算法取决于数据集的特征、样本量、计算资源和准确度要求等因素。

同时，也可以通过交叉验证等方法来评估不同算法的性能，以选择最适合的算法进行鸢尾花分类。

鸢尾花数据集引言概述：鸢尾花数据集是机器学习领域中常用的一个数据集，由英国统计学家Fisher于1936年收集整理而成。

该数据集包含了三个不同种类的鸢尾花的测量数据，是分类问题中的经典案例。

本文将对鸢尾花数据集进行详细介绍和分析，以便读者更好地了解和应用该数据集。

一、数据集概述1.1 数据来源鸢尾花数据集是由Fisher在20世纪30年代通过对鸢尾花进行测量所得。

他收集了三个品种的鸢尾花，分别是山鸢尾（setosa）、变色鸢尾（versicolor）和维吉尼亚鸢尾（virginica）。

1.2 数据特征该数据集包含了150个样本，每个样本有四个特征，分别是花萼长度（sepal length）、花萼宽度（sepal width）、花瓣长度（petal length）和花瓣宽度（petal width）。

这些特征用于描述鸢尾花的形态特征。

1.3 数据标签每个样本都有一个标签，用于表示鸢尾花的品种。

标签分为三类，分别对应三个品种：0代表山鸢尾，1代表变色鸢尾，2代表维吉尼亚鸢尾。

二、数据集的应用2.1 机器学习算法训练鸢尾花数据集作为一个经典的分类问题案例，常被用于机器学习算法的训练和测试。

通过对样本数据的学习，算法可以根据鸢尾花的特征来预测其所属的品种，从而实现分类任务。

2.2 特征选择和提取对鸢尾花数据集进行特征选择和提取，可以帮助我们识别出对分类任务最具有区分性的特征。

通过对特征的分析和比较，我们可以选择出最重要的特征，提高分类模型的准确性和效果。

2.3 数据可视化鸢尾花数据集的特征维度较低，可以方便地进行数据可视化。

通过绘制散点图、箱线图等图表，我们可以直观地观察到不同品种鸢尾花在特征上的分布情况，进一步了解其特征之间的关系。

三、数据集的分析3.1 数据分布情况通过统计和可视化分析，我们可以了解鸢尾花数据集中各个品种的样本数量分布情况。

这有助于我们判断数据集是否存在类别不平衡的问题，并采取相应的处理措施。

朴素贝叶斯算法对鸢尾花分类一、概述鸢尾花分类是机器学习中一个经典的分类问题。

朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它能够通过概率推理对样本进行分类。

在本篇文章中，我们将介绍如何使用朴素贝叶斯算法对鸢尾花数据集进行分类。

二、数据集介绍鸢尾花数据集是一个包含150个样本的多元分类问题，每个样本有四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。

这四个特征可以描述鸢尾花的外观，而目标标签是鸢尾花的种类，包括山鸢尾（Iris-setosa）、变色鸢尾（Iris-versicolor）和维吉尼亚鸢尾（Iris-virginica）。

三、朴素贝叶斯算法原理朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法。

它假设每个特征之间是相互独立的，因此不需要对特征进行相关性分析。

朴素贝叶斯算法通过概率推理来计算每个类别的概率，并选择概率最大的类别作为样本的预测结果。

四、使用Python实现朴素贝叶斯算法在Python中，可以使用Scikit-learn库中的朴素贝叶斯分类器对鸢尾花数据集进行分类。

以下是一个简单的示例代码：```pythonfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.metricsimportaccuracy_score#加载鸢尾花数据集iris=load_iris()X=iris.datay=iris.target#划分训练集和测试集X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_s ize=0.2,random_state=42)#使用高斯朴素贝叶斯分类器gnb=GaussianNB()gnb.fit(X_train,y_train)#预测测试集结果并计算准确率y_pred=gnb.predict(X_test)accuracy=accuracy_score(y_test,y_pred)print("Accuracy:",accuracy)```在上述代码中，我们首先加载了鸢尾花数据集，并将其划分为训练集和测试集。

鸢尾花雌蕊类型鸢尾花雌蕊类型鸢尾花是一种美丽的多年生草本植物，其花朵颜色艳丽，形态优美，是园艺爱好者们非常喜爱的植物。

而在鸢尾花的结构中，雌蕊是一个非常重要的部分。

下面将介绍鸢尾花雌蕊类型。

一、什么是鸢尾花雌蕊鸢尾花的雌蕊是指植物生殖器官中的女性部分，主要包括柱头、柱颈和子房三部分。

柱头上有许多粘液质地的柄状物，称为柱头乳突，其作用是吸附和传递花粉。

二、鸢尾花雌蕊类型1.正常型：正常型雌蕊由子房、柄和柱头组成。

子房位于最底部，它可以产生胚珠并成熟为种子。

柄连接着子房和柱头，起到支撑和输送养分的作用。

而柱头则位于顶端，接受来自异色同株或异色异株的花粉。

2.花萼型：花萼型雌蕊是指柱头和柄之间没有子房，只有一个小的、呈圆锥形的花萼。

花萼型鸢尾花通常是由一些基因突变引起的，它们通常不能产生种子，但仍然可以通过无性繁殖来繁殖。

3.小球型：小球型雌蕊是指柱头和柄之间有一个非常小的、呈圆球形的子房。

这种类型的鸢尾花也是由基因突变引起的，它们通常不能产生种子。

4.双重柱头型：双重柱头型雌蕊由两个柱头组成，每个柱头都可以接收异色同株或异色异株的花粉。

这种类型的鸢尾花也是由基因突变引起的。

5.无柄型：无柄型雌蕊是指没有明显的连接子房和柄之间的部分。

这种类型的鸢尾花通常不会产生种子，但仍然可以通过无性繁殖来繁殖。

三、鸢尾花雌蕊类型对人类有何意义了解鸢尾花雌蕊类型对人类具有重要意义。

首先，对于园艺爱好者来说，了解雌蕊类型可以帮助他们更好地选择和种植鸢尾花，从而获得更好的收成。

其次，对于植物学家来说，了解鸢尾花雌蕊类型可以帮助他们更好地理解植物的生长和繁殖机制，并为研究基因突变和遗传学提供重要的参考。

最后，对于普通人来说，了解鸢尾花雌蕊类型可以增加人们对自然界的认识和理解，从而更好地保护和利用自然资源。

有导师学习神经网络的分类——鸢尾花种类识别1、案例背景有导师学习神经网络以其良好的学习能力广泛应用于各个领域中，其不仅可以解决拟合回归问题，亦可以用于模式识别、分类识别。

本章将继续介绍两种典型的有导师学习神经网络（GRNN和PNN），并以实例说明其在分类识别中的应用。

植物的分类与识别时植物学研究和农林业生产经营中的重要基础工作，对于区分植物种类、探索植物间的亲缘关系、阐明植物系统的进化规律具有重要意义。

目前常用的植物种类鉴别方法是利用分类检索表进行鉴定，但该方法花费时间较多，且分类检索表的建立是一件费时费力的工作，需投入大量的财力物力。

叶片的识别植物的重要组成部分，叶子的外轮廓是其主要形态特征。

在提取叶子形态特征的基础上，利用计算机进行辅助分类与识别成为当前的主要研究方向，同时也是研究的热点与重点。

现采集到150组不同类型鸢尾花（Setosa、Versicolour和Virginica）的四种属性：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度，样本编号与四种属性的关系如图26-3所示（其中，样本编号1-50为Setosa，51-100为Versicolour，101-150为Virginica）。

从图中大致可以看出，花瓣长度、花瓣宽度与鸢尾花类型间有较好的线性关系，而萼片长度、萼片宽度与鸢尾花类型间呈现出非线性的关系。

现要求：（1）利用GRNN和PNN分别建立鸢尾花种类识别模型，并对模型的性能进行评价。

（2）利用GRNN和PNN分别建立各个属性及属性组合与鸢尾花种类间的识别模型，并与（1）中所建模型的性能及运算时间进行对比，从而探求各个属性及属性组合与鸢尾花种类的相关程度。

2、案例目录：26.1 理论基础26.1.1 广义回归神经网络（GRNN）概述1. GRNN的结构2. GRNN的学习算法3. GRNN的特点4. GRNN的MATLAB工具箱函数26.1.2 概率神经网络（PNN）概述1. PNN的结构2. PNN的学习算法3. PNN的MATLAB工具箱函数26.2 案例背景26.2.1 问题描述26.2.2 解决思路及步骤26.3 MATLAB程序实现26.3.1 清空环境变量26.3.2 训练集/测试集产生26.3.3 模型建立26.3.4 性能评价26.3.5 绘图26.3.6 结果分析26.4 延伸阅读26.5 参考文献3、主程序：%% 清空环境变量clear allclc%% 训练集/测试集产生% 导入数据load iris_data.mat% 随机产生训练集和测试集P_train = [];T_train = [];P_test = [];T_test = [];for i = 1:3temp_input = features((i-1)*50+1:i*50,:);temp_output = classes((i-1)*50+1:i*50,:);n = randperm(50);% 训练集——120个样本P_train = [P_train temp_input(n(1:40),:)'];T_train = [T_train temp_output(n(1:40),:)'];% 测试集——30个样本P_test = [P_test temp_input(n(41:50),:)'];T_test = [T_test temp_output(n(41:50),:)']; end%% 模型建立result_grnn = [];result_pnn = [];time_grnn = [];time_pnn = [];for i = 1:4for j = i:4p_train = P_train(i:j,:);p_test = P_test(i:j,:);%% GRNN创建及仿真测试t = cputime;% 创建网络net_grnn = newgrnn(p_train,T_train);% 仿真测试t_sim_grnn = sim(net_grnn,p_test);T_sim_grnn = round(t_sim_grnn);t = cputime - t;time_grnn = [time_grnn t];result_grnn = [result_grnn T_sim_grnn'];%% PNN创建及仿真测试t = cputime;Tc_train = ind2vec(T_train);% 创建网络net_pnn = newpnn(p_train,Tc_train);% 仿真测试Tc_test = ind2vec(T_test);t_sim_pnn = sim(net_pnn,p_test);T_sim_pnn = vec2ind(t_sim_pnn);t = cputime - t;time_pnn = [time_pnn t];result_pnn = [result_pnn T_sim_pnn'];endend%% 性能评价% 正确率accuracyaccuracy_grnn = [];accuracy_pnn = [];time = [];for i = 1:10accuracy_1 = length(find(result_grnn(:,i) == T_test'))/length(T_test);accuracy_2 = length(find(result_pnn(:,i) == T_test'))/length(T_test);accuracy_grnn = [accuracy_grnn accuracy_1];accuracy_pnn = [accuracy_pnn accuracy_2];end% 结果对比result = [T_test' result_grnn result_pnn]accuracy = [accuracy_grnn;accuracy_pnn]time = [time_grnn;time_pnn]%% 绘图figure(1)plot(1:30,T_test,'bo',1:30,result_grnn(:,4),'r-*',1:30,result_pnn(:,4),'k:^')grid onxlabel('测试集样本编号')ylabel('测试集样本类别')string = {'测试集预测结果对比(GRNN vs PNN)';['正确率:' num2str(accuracy_grnn(4)*100) '%(GRNN) vs ' num2str(accuracy_pnn(4)*100) '%(PNN)']};title(string)legend('真实值','GRNN预测值','PNN预测值')figure(2)plot(1:10,accuracy(1,:),'r-*',1:10,accuracy(2,:),'b:o')grid onxlabel('模型编号')ylabel('测试集正确率')title('10个模型的测试集正确率对比(GRNN vs PNN)')legend('GRNN','PNN')figure(3)plot(1:10,time(1,:),'r-*',1:10,time(2,:),'b:o')grid onxlabel('模型编号')ylabel('运行时间(s)')title('10个模型的运行时间对比(GRNN vs PNN)') legend('GRNN','PNN')4、运行结果：。

鸢尾花分类项目鸢尾花分类项目是一个经典的机器学习案例，也是数据科学的一个入门项目。

该项目主要通过收集不同种类的鸢尾花的数据特征，来训练机器学习模型，以分类鸢尾花的种类。

本文将讨论鸢尾花分类项目的背景、实现方式和优化方法。

项目背景鸢尾花是一种不同种类的花卉，如维基百科所述："Iris是一个属名，包括275个品种，生长在北半球中温带区域。

"。

每个品种的鸢尾花都有不同的特征，这种特征可以帮助我们区分不同品种的鸢尾花。

鸢尾花分类项目就是要了解这些特征，并且训练模型来正确地识别每个品种的鸢尾花。

项目实现该项目的实现是通过`scikit-learn`机器学习库中的`load_iris()`函数，读取包含150个样本的数据集。

每个样本都包含4个特征：花瓣长度、花瓣宽度、萼片长度和萼片宽度。

将这些特征与标签一起用于监督式学习模型分类。

数据集中有三种类型的鸢尾花：Setosa、Versicolor和Virginica。

我们使用算法来训练模型并对新的鸢尾花进行分类。

分类算法下面介绍两个常用的分类算法：逻辑回归（Logistic Regression）：逻辑回归是一个线性模型，可以用来预测具有二元结果的输出。

在鸢尾花分类项目中，可以将数据集分为两个类别，并在此基础上训练逻辑回归模型。

该模型将根据所提供的特征来预测一个给定的鸢尾花的种类。

决策树（Decision Tree）：决策树是一种集成算法，可以处理特征之间的非线性关系，并能够处理多元回归问题。

在鸢尾花分类项目中，我们可以利用决策树来快速生成可视化分类器，查询数据的流程就像一个问题对话。

通过对问题的回答，可以判断鸢尾花的类别。

优化方法鸢尾花分类项目中的优化包括以下几个方面：数据集划分：将数据集分为测试集和训练集，并使用训练集来训练模型，测试集来验证模型的准确性。

例如通常要将数据集按80:20的比例进行划分。

网格搜索（Grid Search）：网格搜索是一种用于确定模型参数设置的方法。

鸢尾花算法分类设计报告引言鸢尾花是一种常见的植物，其花朵形状和特征有一定的差异。

在分类学中，通过对鸢尾花的测量参数进行分析，我们可以将其分为不同的品种。

鸢尾花算法分类设计旨在通过机器学习算法，基于鸢尾花的测量数据，自动对其进行分类。

本报告首先介绍了鸢尾花算法分类设计的背景和目标；然后，对使用的算法进行了详细的介绍；接下来，根据实验结果对算法进行了评估与分析；最后，总结了本次设计工作的成果，并提出了进一步完善的方向。

背景和目标鸢尾花属于鸢尾科，全球约有200余个品种。

不同品种的鸢尾花在花朵的长度、宽度等特征上有所差异，因此可以通过这些特征值来进行分类。

然而，对大规模样本进行手动分类是耗时且复杂的，因此需要利用机器学习算法来自动完成这个任务。

本次鸢尾花算法分类设计的目标是基于某品种鸢尾花的四个测量值（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度），使用机器学习算法对其进行分类，准确地判断出其所属的品种。

算法介绍鸢尾花算法分类设计使用了一种常见的分类算法——K近邻算法。

该算法通过计算待分类样本与训练集中各个样本的距离，找到最近的K个样本，然后根据这K个样本所属的类别进行判定。

具体实现中，首先读取鸢尾花数据集，该数据集包含了150个样本，每个样本包含了四个特征值和一个类别。

然后，将数据集划分为训练集和测试集，其中80%的数据用于训练模型，20%的数据用于测试模型的准确性。

在进行模型训练时，通过计算欧氏距离来度量不同样本之间的距离。

然后，选取最近的K个样本，根据这K个样本的类别进行判定。

最后，使用测试集评估模型的分类准确率。

实验结果与分析经过多次实验，获取了如下的实验结果：- 对于不同的K值，模型的分类准确率有所差异。

当K=3时，分类准确率最高，达到了95%；而当K=5时，分类准确率下降至90.3%。

- 在训练集和测试集上，模型的分类准确率差异较小，说明模型具有较好的泛化能力。

- 在大部分情况下，鸢尾花的测量数据是具有区分度的，因为不同品种的鸢尾花在特征值上有较大的差异。

鸢尾花分类项目引言鸢尾花（Iris）是一种常见的花卉，其种类繁多。

鸢尾花的分类对于植物学研究和园艺种植有着重要的意义。

然而，由于鸢尾花的品种繁多，区分它们并非易事。

在本项目中，我们将探讨如何使用机器学习算法对鸢尾花进行分类。

数据集介绍本项目所使用的数据集是著名数据科学家Ronald Fisher在1936年收集的鸢尾花数据集。

该数据集包含三个物种的鸢尾花，分别是setosa、versicolor和virginica，每个物种有50个样本。

每个样本包含了鸢尾花的四个特征，即花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。

这个数据集被广泛应用于机器学习算法的演示和评估。

数据预处理在训练机器学习模型之前，我们需要对数据进行预处理。

首先，读取数据集，并将其划分为特征矩阵X和目标向量y。

然后，我们将数据集划分为训练集和测试集，一般可以使用70%的数据作为训练集，30%的数据作为测试集。

接下来，我们使用特征缩放来标准化数据，以确保每个特征具有相似的尺度。

模型选择在这个项目中，我们将使用逻辑回归模型和支持向量机模型进行鸢尾花分类。

逻辑回归模型逻辑回归是一种广义线性模型，常用于解决二分类问题。

它通过将线性预测函数的输出通过一个逻辑函数进行映射，将预测结果限制在0和1之间。

在我们的鸢尾花分类问题中，我们可以将setosa、versicolor和virginica分别编码为0、1和2，并使用逻辑回归模型进行分类预测。

支持向量机模型支持向量机是一种常用的机器学习算法，可用于解决分类和回归问题。

它通过寻找一个最优的超平面来将样本空间划分为不同的类别。

支持向量机可以通过调整超平面的参数来灵活地适应不同的数据集。

在我们的鸢尾花分类问题中，我们可以使用支持向量机模型来构建一个能够将不同类型的鸢尾花分开的决策边界。

模型训练与评估使用预处理后的数据，我们可以分别训练逻辑回归模型和支持向量机模型。

训练完成后，我们需要对模型进行评估以了解其性能。

鸢尾花分类实验报告引言鸢尾花是一种常见的植物，由于其花朵形态的多样性，成为了许多植物分类学研究的对象。

本实验旨在通过机器学习算法对鸢尾花的特征进行分类，以提高对鸢尾花分类的准确性和效率。

实验设计与方法本实验使用了鸢尾花数据集，该数据集包含150个样本，每个样本具有四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。

同时，每个样本还有一个类别标签，分别对应三个鸢尾花的品种：山鸢尾（setosa）、变色鸢尾（versicolor）和维吉尼亚鸢尾（virginica）。

我们对数据集进行了预处理，包括数据清洗、缺失值处理和特征标准化。

接着，我们将数据集分为训练集和测试集，其中训练集占总样本数的70%，测试集占30%。

在实验中，我们采用了三种常见的机器学习算法进行鸢尾花分类：K 近邻算法、支持向量机算法和决策树算法。

结果与分析在使用K近邻算法进行鸢尾花分类时，我们选择了K值为3，即选择最近的3个邻居作为分类依据。

在测试集上进行分类准确率的评估，结果显示准确率达到了97%。

接下来，我们使用支持向量机算法进行分类。

通过调整核函数和正则化参数，我们得到了不同的分类结果。

最终，在测试集上，我们选择了径向基核函数和适当的正则化参数，分类准确率达到了95%。

我们使用决策树算法进行分类。

通过调整树的深度和节点划分准则，我们得到了不同的分类结果。

在测试集上，我们选择了树的深度为3和基尼系数作为节点划分准则，分类准确率达到了92%。

讨论与总结本实验通过机器学习算法对鸢尾花进行了分类实验。

结果显示，K 近邻算法在本实验中表现最好，其次是支持向量机算法和决策树算法。

这表明K近邻算法对于鸢尾花的特征分类具有较好的效果。

然而，本实验也存在一些不足之处。

首先，鸢尾花数据集的样本量相对较小，可能导致结果的泛化能力不强。

其次，我们只使用了部分特征进行分类，可能忽略了一些重要的特征信息。

因此，后续的研究可以尝试增加样本量，选择更多的特征进行分类，以提高分类的准确性和鲁棒性。

python机器学习_（1）鸢尾花的分类鸢尾花的分类是python机器学习中⽐较经典的⼀个⼊门式教学课程，属于监督学习算法包括四个⽅⾯，训练，测试，评估，预测此次记录也适合从这四个⽅⾯出发⼀：训练利⽤已知的鸢尾花数据构建机器学习模型，⽤于预测新测量的鸢尾花的品种。

鸢尾花的数据哪⾥来呢？有⼀个开源项⽬叫做sciket-learn，⾥⾯有鸢尾花的150个数据集。

1.1安装sciket-learnpip install sciket-learn1.2安装必要的⼯具和库⽂件pip install numpy scipy matplotlib ipython pandas直接使⽤命令安装上述都是默认安装最新版本的软件，我这⾥安装完之后的版本分别是：pandas:0.23.4 修改和操作表格的matplotlib:2.2.3 将数据绘制成图像的Numpy:1.15.2 ⽤来科学计算的，就是将数据变换成⾃⼰想要的格式SciPy:1.1.0 功能和Numpy差不多IPython:5.8.0 没什么⽤scikit-learn:1.1.0 导⼊鸢尾花数据的1.3分配数据上代码：#coding=utf-8import numpy as npfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.datasets import load_iris#导⼊三个库iris_dataset = load_iris()#加载iris_dataset数据集trainData,testData,trainResult,testResult = train_test_split(iris_dataset["data"],iris_dataset["target"],random_state = 0)#train_test_split函数将iris_dataset数据集中的['data']数据依据['target']标签分类为75%的训练集和25%的测试集。

鸢尾植物学分类
1. 鸢尾植物学分类，哇，那可真是个神奇的领域！就像打开了一个充满奇妙色彩和形态的宝藏盒子！比如说常见的鸢尾花，那美丽的花瓣就像翩翩起舞的蝴蝶翅膀，多迷人啊！
2. 你知道吗，鸢尾植物学分类里有各种各样的类型！这多像一个庞大的家族，每个成员都有着独特魅力，像德国鸢尾，它那独特的模样很难让人不记住呀！
3. 鸢尾植物学分类是不是特别有趣？比如黄菖蒲，在水边摇曳生姿，就像在向我们展示它的独特之处，让人忍不住想深入探究呢！
4. 哇塞，想想鸢尾植物学分类里的那些不同种类！简直如同一幅绚丽多彩的画卷！像溪荪鸢尾，不就是画卷中那一抹亮丽的色彩嘛！
5. 鸢尾植物学分类，哎呀呀，这里面的奥秘可多啦！就好比一个神秘的花园等待着我们去探索，荷兰鸢尾不就是其中让人惊喜的存在嘛！
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我的观点结论：鸢尾植物学分类丰富多彩，每一种鸢尾都有着独特的魅力和价值，值得我们去深入了解和欣赏。

案例⼀：鸢尾花数据的分类⼀：准备数据1.1：读⼊数据集from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn import datasetsimport pandasimport matplotlib.pyplot as pltx_data = datasets.load_iris().datay_data = datasets.load_iris().targetprint(x_data.shape)print(y_data.shape)1.2：数据集乱序print(y_data)# seed()+shuffleimport randomseed=10random.seed(seed)random.shuffle(x_data)random.seed(seed)# ⼀定得重复在写⼀遍,和上⾯的seed要相同,不然y_batch和x_batch打乱顺序会不⼀样random.shuffle(y_data)print(y_data)1.3：⽣成训练集和测试集from sklearn.model_selection import train_test_split(X_train,X_test,y_train,y_test) = train_test_split(x_data, y_data, train_size=0.8, random_state=seed)print(X_train.shape)print(X_test.shape)print(y_train.shape)print(y_test.shape)1.4：（特征 - 标签）配对，且每次只读⼊⼀部分（batch）进⾏训练import tensorflow as tf# import pat.v1 as tf# tf.enable_eager_execution()train_data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X_train, y_train)).batch(30)test_data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X_test, y_test)).batch(30)batch(30)：以每组30个的形式，喂⼊模型时以bacth为单位。

鸢尾花分类算法鸢尾花分类算法是机器学习领域中的一个经典问题，其目标是将鸢尾花的不同品种进行分类。

鸢尾花分类问题可以被视为一个监督学习问题，因为我们已经有了一些已知品种的鸢尾花，并且希望通过这些已知品种来预测新鸢尾花的品种。

为了解决鸢尾花分类问题，我们可以使用一种机器学习算法，称为k-近邻算法（k-NN）。

这种算法的基本思想是，对于一个新的样本，找到与其最接近的k个已知样本，并将这些样本的标签进行投票，从而确定新样本的标签。

在鸢尾花分类问题中，我们可以将花朵的四个特征作为样本的属性，这些特征包括花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。

在使用k-NN算法之前，我们需要将数据集分为训练集和测试集。

训练集用于训练模型，而测试集用于评估模型的性能。

在对测试集进行分类时，我们首先需要计算测试集中每个样本与训练集中所有样本之间的距离。

常用的距离度量方法包括欧几里得距离、曼哈顿距离和切比雪夫距离等。

然后，我们根据距离选择k个最近的样本，并计算它们标签的投票结果。

最终，我们将投票结果作为测试样本的预测标签。

为了评估模型的性能，我们可以使用一些指标，例如准确率、精确率、召回率和F1-score等。

准确率是指模型正确分类的样本数占总样本数的比例，而精确率和召回率则分别用于衡量模型在预测正样本和负样本上的准确性。

F1-score是精确率和召回率的调和平均数，用于综合评估模型的性能。

总体而言，鸢尾花分类问题是一个经典的机器学习问题，可以使用k-NN算法进行解决。

该算法的基本思想是找到与测试样本最近的k 个训练样本，并根据它们的标签进行投票，从而预测测试样本的标签。

为了评估模型的性能，我们可以使用一些指标，例如准确率、精确率、召回率和F1-score等。

鸢尾花的品种分类
2018-09-18
摘要1、水生：溪荪、花菖蒲与燕子花都是喜水湿的鸢尾属花卉，这类花卉是水边绿化的优良材料，常作专类园、花坛、水边的配置及切花栽培。

2、旱生：马蔺、黄菖蒲对土壤及水分适应性极强，
1、水生：溪荪、花菖蒲与燕子花都是喜水湿的鸢尾属花卉，这类花卉是水边绿化的优良材料，常作专类园、花坛、水边的配置及切花栽培。

2、旱生：马蔺、黄菖蒲对土壤及水分适应性极强，可抗旱，这类花卉多作地被及镶边植物。

3、中生：鸢尾、蝴蝶花、德国鸢尾、银苞鸢尾喜生于排水良好湿度适中的土壤中，这类花卉应用很广，可作专类园、花坛、花境、地被等栽植。