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鸢尾花分类问题是一个经典的机器学习问题#xff0c;旨在根据鸢尾花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度等特征#xff0c;将鸢尾花分成三个品种#xff1a;山鸢尾#xff08;setosa#xff09;、变色鸢尾#xff08;versicolor#xff09;和维吉尼亚…1鸢尾花分类
鸢尾花分类问题是一个经典的机器学习问题旨在根据鸢尾花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度等特征将鸢尾花分成三个品种山鸢尾setosa、变色鸢尾versicolor和维吉尼亚鸢尾virginica。
这个问题常用的解决方法是使用机器学习算法来构建一个分类器然后使用该分类器对新的鸢尾花样本进行分类。常用的分类算法包括支持向量机SVM、K近邻K-Nearest Neighbors、决策树Decision Tree等。
在解决鸢尾花分类问题时通常采取以下步骤 数据获取与准备 首先需要收集包含鸢尾花样本的数据集常用的是经典的鸢尾花数据集例如iris数据集。然后对数据进行预处理包括数据清洗、特征选择、特征缩放等。 选择模型 选择适合问题的分类模型常见的包括支持向量机SVM、K近邻K-Nearest Neighbors、决策树Decision Tree、随机森林Random Forest等。 训练模型 使用训练数据对选择的模型进行训练这一过程会使模型根据数据学习到相应的规律或模式。 模型评估 使用测试数据评估模型的性能通常使用准确率Accuracy、精确率Precision、召回率Recall、F1值等指标来评估模型的表现。 模型调优 根据评估结果对模型进行调优例如调整模型的超参数、选择更合适的特征等以提高模型的性能。 模型应用 最终将训练好的模型用于实际问题中对新的鸢尾花样本进行分类预测。
题目描述
要求 鸢尾花分类问题我们可以通过python的sklearn库,给出预测结果和实际值的对比并且给出正确率评分。
1、导入sklearn库包括需要用到的数据集dataset.load_iris()、svm分类器工具和、模型用到的数据集拆分工具。2、使用python命令导入数据并且设置好训练集和测试集。3、创建svm.LinearSVC分类器4、使用分类器clf的fit方法进行拟合训练5、使用分类器clf的predict方法对测试集数据进行预测6、对比测试集的预测结果和测试集的真实结果并且使用clf的score方法获得预测准确率。
代码
from sklearn import datasets # 导入数据集模块
from sklearn import svm # 导入支持向量机模块
from sklearn.model_selection import train_test_split # 导入数据集拆分工具
# 加载鸢尾花数据集
iris datasets.load_iris()
X iris.data # 特征数据
y iris.target # 类别标签
# 将数据集拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(X, y, test_size0.3, random_state0)
# 创建线性支持向量机分类器
clf svm.LinearSVC()
# 使用训练集训练分类器
clf.fit(X_train, y_train)
# 对测试集进行预测
y_predict clf.predict(X_test)
# 对比预测结果和真实结果并输出
comparison [预测值: str(a) 实际类别: str(b) for a, b in zip(y_predict, y_test)]
for comp in comparison:print(comp)
# 输出分类器在测试集上的准确率
print(f准确率:{clf.score(X_test, y_test)}) 结果如图 2 KNN算法
K近邻K-Nearest NeighborsKNN算法是一种基本的分类和回归方法。其基本思想是对于新的样本数据通过计算其与训练集中的样本的距离然后选取距离最近的K个样本根据这K个样本的类别对于分类问题或者值对于回归问题通过多数表决或者加权平均的方式确定新样本的类别或者值。
在KNN算法中K是一个用户定义的常数表示选择最近邻的数量。K的选择会直接影响到算法的性能一般来说K值越小模型对噪声和孤立点的敏感度越高而K值越大模型的平滑程度越高但也可能导致模型欠拟合。
KNN算法不需要显式的训练过程而是将训练集中的数据保存起来当需要对新的样本进行预测时直接在保存的数据集中进行搜索和计算。因此KNN算法是一种懒惰学习lazy learning算法。
KNN算法的优点包括简单易懂、易于实现以及在训练集较大的情况下表现良好。然而KNN算法的缺点也很明显主要包括对数据集的高度依赖、计算复杂度高、对于高维数据和大规模数据集的效率低下等。
题目描述
使用K近邻算法构建一个预测鸢尾花种类的模型。
要求
加载鸢尾花数据集对数据集进行划分参数test_size0.2,random_state2构建KNN模型调用sklearn中的函数进行构建训练模型预测模型选取测试集中的第3组数据(下标为2)进行预测输出得到的预测值和真实值 代码
from sklearn import datasets # 导入数据集模块# 加载鸢尾花数据集
iris datasets.load_iris()
x iris.data # 特征数据
y iris.target # 类别标签# 划分数据集
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 将数据集划分为训练集和测试集
x_train, x_test, y_train, y_test train_test_split(x, y, test_size0.2, random_state2)# 构建模型
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knn KNeighborsClassifier(n_neighbors3) # 使用K近邻算法设置邻居数为3# 训练模型
knn.fit(x_train, y_train)# 模型预测
x_to_predict x_test[2].reshape(1, -1) # 选取测试集中的第3组数据(下标为2)进行预测
y_predicted knn.predict(x_to_predict)# 输出预测值和真实值
print(预测值 str(y_predicted)) # 输出预测的类别
print(真实值 str(y_test[2])) # 输出该样本在测试集中的真实类别
结果如图 3策树分类模型
决策树是一种基于树状结构的监督学习算法用于解决分类和回归问题。在决策树中每个内部节点表示一个特征属性上的判断条件每个分支代表一个判断结果每个叶子节点表示最终的分类结果或数值预测结果。
决策树的构建过程是一个递归地选择最佳特征进行分裂的过程直到满足停止条件为止。在构建决策树时一般会使用信息增益、基尼不纯度等指标来选择最佳的特征进行分裂以使得每次分裂后的数据集更加纯净即同一类别的样本更加集中。
以下是决策树分类的一些重要知识点 节点与叶子节点决策树由节点和叶子节点组成。节点表示一个特征属性上的判断条件叶子节点表示最终的分类结果。 分裂准则在构建决策树时需要确定节点分裂的准则。常用的准则包括信息增益、基尼不纯度等用于选择最佳的特征进行分裂。 剪枝为了避免过拟合决策树需要进行剪枝操作。剪枝可以分为预剪枝在构建树的过程中进行剪枝和后剪枝在构建完整棵树后再进行剪枝。 特征选择在每个节点上需要选择最佳的特征进行分裂。常用的特征选择方法有信息增益、基尼指数、方差等。 决策树的优缺点 优点易于理解和解释可视化效果好能够处理数值型和类别型数据对缺失值不敏感。缺点容易过拟合对噪声数据敏感不稳定需要进行剪枝操作。 集成学习中的应用决策树常被用于集成学习方法中如随机森林和梯度提升树。这些方法通过组合多个决策树来提高分类准确率和泛化能力。
题目描述
对红酒数据集创建决策树分类模型并输出每个特征的评分。
要求
从sklearn的datasets模块中导入load_wine 包读取红酒数据集转换为DataFrame格式将数据集划分为特征样本和标签样本使用该数据集建立决策树分类模型树深设置为5随机种子设置为1其他值设置为默认值将数据放入模型中进行训练要求输出每个特征的评分。
代码
import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.datasets import load_wine# 加载红酒数据集
wine load_wine()# 创建DataFrame格式的特征样本和标签样本
x_train pd.DataFrame(datawine[data], columnswine[feature_names]) # 特征样本
y_train wine[target] # 标签样本# 建立决策树分类模型
model DecisionTreeClassifier(max_depth5, random_state1)
model.fit(x_train, y_train) # 模型训练# 输出每个特征的评分特征重要性
print(每个特征的评分特征重要性:)
for feature, importance in zip(wine[feature_names], model.feature_importances_):print(f{feature}{importance:.4f}) # 对每个特征列进行评分
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