鸢尾花分类
以下是一个通过Python编程语言实现“机器学习”小项目的详细教程案例,该项目使用经典的鸢尾花(Iris)数据集进行分类任务:
项目:鸢尾花分类
项目目标
通过机器学习模型,根据鸢尾花的花瓣和萼片的长度和宽度,预测其所属的种类。
实现步骤
- 导入必要的库
Python复制
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score - 加载数据
Python复制
加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
将数据转化为 pandas DataFrame
X = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names) # 特征数据
y = pd.Series(iris.target) # 标签数据
显示前五行数据
print(X.head())
3. 数据集划分
Python复制
划分训练集和
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