鸢尾花种类预测—流程实现

案例：鸢尾花种类预测

2.1 数据集介绍

Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。关于数据集的具体介绍：

2.2 步骤分析

• 1.获取数据集
• 2.数据基本处理
• 3.特征工程
• 4.机器学习(模型训练)
• 5.模型评估

2.3 代码过程

• 导入模块

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

• 先从sklearn当中获取数据集，然后进行数据集的分割

# 1.获取数据集
iris = load_iris()
# 2.数据基本处理

# x_train,x_test,y_train,y_test为训练集特征值、测试集特征值、训练集目标值、测试集目标值

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=22)

• 进行数据标准化
  • 特征值的标准化

# 3、特征工程：标准化
transfer = StandardScaler()
x_train = transfer.fit_transform(x_train)
x_test = transfer.transform(x_test)

• 模型进行训练预测

# 4、机器学习(模型训练)
estimator = KNeighborsClassifier(n_neighbors=9)
estimator.fit(x_train, y_train)
# 5、模型评估
# 方法1：比对真实值和预测值
y_predict = estimator.predict(x_test)
print("预测结果为:
", y_predict)
print("比对真实值和预测值：
", y_predict == y_test)
# 方法2：直接计算准确率
score = estimator.score(x_test, y_test)
print("准确率为：
", score)