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分类-KNN算法（鸢尾花分类实战）
可以看出K的取值应为奇数，避免K近邻中有相同个数的类别，同时也不能为类别数的倍数，如3分类中K取3时，出现1：1：1无法分类的情况。注意如果K过小可能造成过拟合。 ，Kaggle中有上传鸢尾花数据（下载链接） 鸢尾花数据集包含四个特征，和三种鸢尾花标签类别，共150条数据。 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=2022) # 创建KNN对象 clf = KNN(5) ，红色是分类错误的点，可以看出上图只错了一个。 ，并设置K=5， clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) # clf意为Classifier # 训练 clf.fit(x_train, y_train)
1.3K30编辑于 2022-11-30 - 来自专栏全栈程序员必看
鸢尾花完整的python代码(鸢尾花分类)
逻辑回归 逻辑回归(Logistic Regression)是用于处理因变量为分类变量的回归问题，常见的是二分类或二项分布问题，也可以处理多分类问题，它实际上是属于一种分类方法。 #在y=0.5的地方加上黑色虚线 14 plt.yticks([0.0, 0.5, 1.0]) #y轴标度 15 plt.ylim(-0.1, 1.1) #y轴范围 16 plt.show() 二、鸢尾花分类问题的思路分析 (1)选择使用LogisticRegression分类器，由于Iris数据集涉及到3个目标分类问题，而逻辑回归模型是二分类模型，用于二分类问题。 为了后期的可视化画图更加直观，故只取前两列特征值向量进行训练) 1 attributes=[‘SepalLength’,’SepalWidth’,’PetalLength’,’PetalWidth’] #鸢尾花的四个属性名 fontsize=13) #Y轴标签 16 plt.xlim(x1_min, x1_max) #x 轴范围 17 plt.ylim(x2_min, x2_max) #y 轴范围 18 plt.title(u’鸢尾花
2.7K20编辑于 2022-07-31 - 来自专栏小嗷犬的CSDN文章
Python sklearn实现SVM鸢尾花分类
本文内容：Python sklearn实现SVM鸢尾花分类 更多内容请见 Python sklearn实现K-means鸢尾花聚类 Pytorch 基于LeNet的手写数字识别 Pytorch 基于 AlexNet的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集） ---- 本文目录 准备 1.加载相关包 2.加载数据、切分数据集 3.构建SVM分类器，训练函数 4.初始化分类器实例，训练模型 5. matplotlib sklearn 安装： pip install numpy pip install matplotlib pip install sklearn 数据集： 使用开源数据集“鸢尾花数据集 ，训练模型 # 2 定义模型 SVM模型定义 clf = classifier() # 3 训练模型 train(clf, x_train, y_train) ---- 5.展示训练结果及验证结果 def # 4 模型评估 print('-------- eval ----------') print_accuracy(clf, x_train, y_train, x_test, y_test) # 5
1.3K21编辑于 2022-11-15 - 来自专栏简书专栏
基于逻辑回归的鸢尾花分类
2018年8月24日笔记 1.数据集 Iris（鸢尾花）数据集是多重变量分析的数据集。 数据集包含150行数据，分为3类，每类50行数据。 可通过这4个属性预测鸢尾花属于3个种类的哪一类。 2.观察数据 鸢尾花数据集详细中文解释链接：http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/datasets/index.html#iris 网页中内容如下图所示： image.png import ShuffleSplit logisticRegression_model = LogisticRegression() cv_split = ShuffleSplit(n_splits=5,
3K10发布于 2018-09-10 - 来自专栏简书专栏
基于决策树的鸢尾花分类
1.数据集 Iris（鸢尾花）数据集是多重变量分析的数据集。 数据集包含150行数据，分为3类，每类50行数据。 可通过这4个属性预测鸢尾花属于3个种类的哪一类。 样本数据局部截图： ? 2.决策树分类代码 第1-3行代码导入库；第5-7行代码获取样本的特征x和分类结果y； 第9行代码划分训练集和测试集，比如关键字参数test_size=0.3表示测试集占总比例30%，如下图所示： ? image.png 第11-14行代码是模型训练，第11行实例化DecisionTreeClassifier对象赋值给变量dt_model，第12行将训练集的特征和分类结果交给模型进行训练，使用的是DecisionTreeClassifier 第14行使用DecisionTreeClassifier对象的score方法对测试结果评分，需要填入2个参数：第1个参数是测试集的特征test_x，第2个参数是测试集的分类结果test_y。
1.1K40发布于 2018-09-10 - 来自专栏python pytorch AI机器学习实践
python机器学习实现鸢尾花的分类
鸢尾花（学名：Iris tectorum Maxim）属百合目、鸢尾科，可供观赏，花香气淡雅，可以调制香水，其根状茎可作中药，全年可采，具有消炎作用。 ? 鸢尾花主要有三个品种，setosa,versicolor,virginnica（山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾）。 在进行分类时，主要依据是花瓣的长度（Petal Length）、宽度（Petal Width），花萼的长度（Sepal Length）和宽度（Sepal Width）（均以厘米做单位）。 ? 本文主要是建立一个基础的机器学习的模型，根据所得到的四个长度对鸢尾花进行分类预测。因此本文是三分类问题。 引入K分类工具包 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier Knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)
6.5K20发布于 2019-11-17 - 来自专栏简书专栏
基于SVM、Pipeline、GridSearchCV的鸢尾花分类
2018年8月26日笔记 1.数据集 Iris（鸢尾花）数据集是多重变量分析的数据集。 数据集包含150行数据，分为3类，每类50行数据。 可通过这4个属性预测鸢尾花属于3个种类的哪一类。 样本数据局部截图： ? 2.观察数据 鸢尾花数据集详细中文解释链接：http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/datasets/index.html#iris 网页中内容如下图所示： ? 验证分类器效果时，使用交叉验证使结果具有说服性。 模型检验 使用sklearn.metrics库中的classification_report方法检验上一步得出的最优模型分类效果。
2.2K20发布于 2018-09-10 - 来自专栏实战docker
DL4J实战之二：鸢尾花分类
本篇概览 本文是《DL4J》实战的第二篇，前面做好了准备工作，接下来进入正式实战，本篇内容是经典的入门例子：鸢尾花分类 下图是一朵鸢尾花，我们可以测量到它的四个特征：花瓣（petal）的宽和高，花萼（sepal ）的 宽和高： 鸢尾花有三种：Setosa、Versicolor、Virginica 今天的实战是用前馈神经网络Feed-Forward Neural Network (FFNN)就行鸢尾花分类的模型训练和评估 ，在拿到150条鸢尾花的特征和分类结果后，我们先训练出模型，再评估模型的效果： 源码下载 本篇实战中的完整源码可在GitHub下载到，地址和链接信息如下表所示(https://github.com/zq2599 每一行的内容大概是这样的：5.1,3.5,1.4,0.2,0 // 一共五个字段，从零开始算的话，标签在第四个字段 int labelIndex = 4; // 鸢尾花一共分为三类 final int numInputs = 4; // 共有三种鸢尾花 int outputNum = 3; // 随机数种子
63420编辑于 2021-12-07 - 来自专栏Michael阿明学习之路
基于感知机Perceptron的鸢尾花分类实践
本文将使用感知机模型，对鸢尾花进行分类，并调整参数，对比分类效率。 1. 2.1 数据处理 数据采用sklearn内置的鸢尾花数据（数据介绍请参考此处） # 读取鸢尾花数据 iris = load_iris() # 将鸢尾花4个特征，以4列存入pandas的数据框架 df = eta0=1.0, n_jobs=None, random_state=0, early_stopping=False,validation_fraction=0.1, n_iter_no_change=5, 步长：%.4f, 共迭代 %d 次" % (self.eta, self.iterTimes)) if __name__ == '__main__': # 读取鸢尾花数据 iris plt.legend() plt.show() # ------------------学习率不同，查看迭代次数---------------------------- n = 5
2.4K40发布于 2020-07-13 - 来自专栏全栈程序员必看
实验一：鸢尾花数据集分类「建议收藏」
实验一：鸢尾花数据集分类 一、问题描述 利用机器学习算法构建模型，根据鸢尾花的花萼和花瓣大小，区分鸢尾花的品种。实现一个基础的三分类问题。 print(iris_data['data']) # 花的样本数据 print("花的样本数量：{}".format(iris_data['data'].shape)) print("花的前5个样本数据 ：{}".format(iris_data['data'][:5])) # 0 代表 setosa， 1 代表 versicolor，2 代表 virginica print(iris_data[' K就是最近的样本的个数，其取值至关重要，关系最终的分类结果。 如上图所示，绿色的点为要进行分类的点。 如果K=3，与之最近的三个点中，蓝色三角形多，那么绿色的点被归为蓝色三角形一类；如果K=5，与之最近的五个点中，红色圆形多，那么绿色的点被归为红色圆形一类。从此可以得出，K值的选取将影响分类结果。
12.9K11编辑于 2022-08-02 - 来自专栏kalifaの日々
决策树分类鸢尾花数据集python实现
特征值离散化的思路： 既然最终的分类是分成三种，那我猜测每个特征的取值也可以分成三个区间，那也就是求两个分割值。求分割值用双层for循环找使得信息熵最小的下标i和j。 代码整体思路: 1 . 用构造好的树来判断剩下20%的测试集，求算法做分类的正确率 # coding: utf-8 # In[1]: from sklearn import datasets import math import
1.5K20发布于 2019-04-01 - 来自专栏从流域到海域
TensorFlow入门 - 使用TensorFlow给鸢尾花分类(线性模型)
TensorFlow入门 - 使用TensorFlow给鸢尾花分类(线性模型) 本例参考自Plain and Simple Estimators - YouTube，中文字幕以及详细解释参考机器学习 | 更进一步，用评估器给花卉分类，本文着重于其具体实现部分，给代码加了比较详细的注释。 鸢尾花数据集 鸢尾花数据集是一个经典的机器学习数据集，非常适合用来入门。 ，即鸢尾花的种类，是我们训练目标，在机器学习中称作label。 model_dir = "/tmp/iris_model") 这是构建模型所使用的代码，它定义了一个简单的线性模型，并配置了三个参数：feature_columns即特征值，已在前面定义；n_class即分类的总数
3.3K60发布于 2018-04-27 - 来自专栏小明的博客
使用神经网络解决鸢尾花分类问题
#例12-8 使用训练集和测试集，对iris数据进行分类 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets hidden_n,hidden_m=10,6#隐层大小，2层，神经元数量分别为hidden_n,hidden_m clf = MLPClassifier(solver='lbfgs', alpha=1e-5, ：',y_pred[i]) #%% #可视化测试集和测试集分类结果 plt.rc('font', size=14)#设置图中字号大小 plt.rcParams['font.sans-serif'] = X_test, y_train,y_test = train_test_split( X,y,train_size = 0.8,random_state = 42) hidden_n,hidden_m=5,4 #隐层大小，2层，神经元数量分别为hidden_n,hidden_m clf = MLPClassifier(solver='lbfgs', alpha=1e-5,
65620编辑于 2022-09-06 - 来自专栏Michael阿明学习之路
基于sklearn的LogisticRegression鸢尾花多类分类实践
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，进行鸢尾花多分类预测 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. data.target_names[2]) plt.xlabel(data.feature_names[0]) plt.ylabel(data.feature_names[1]) plt.title("鸢尾花 5.
1.8K30发布于 2020-07-13 - 来自专栏小小挖掘机
kNN 解决鸢尾花和手写数字识别分类问题
摘要：运用 kNN 解决鸢尾花和手写数字识别分类问题，熟悉 Sklearn 的一般套路。 今天我们以两个常见的数据集鸢尾花和手写数字识别为例，练习 Sklearn 使用 kNN 算法解决机器学习分类问题，作为对之前四篇文章的小结。 预测鸢尾花数据集分类 鸢（yuan）尾花是 20 世纪 30 年代的一个经典数据集。 取数据集的前 5 行预览一下： 现在的任务是：随机给一些样本，要判定它们分别属于哪一种花。和葡萄酒数据集的问题很相似。 所以我们同样可以用 kNN 算法来找到答案。 这个任务 kNN 模型也能很好地完成，过程和刚才的鸢尾花一样，我们就直接贴代码： plt.imshow 是一个图像处理函数，详细使用可以参考：plt.imshow 教程 %%time 是 jupyter
1.3K10发布于 2019-06-24 - 来自专栏NowlNowl_AI
机器学习实战第1天：鸢尾花分类任务
一、任务描述 鸢尾花分类任务是一个经典的机器学习问题，通常用于演示和测试分类算法的性能。 这个任务是一个多类别分类问题，其中每个样本都属于三个可能的类别之一。 二、数据集描述 鸢尾花分类任务使用的数据集通常是著名的鸢尾花数据集（Iris dataset）。 sklearn.svm (from sklearn import svm): Scikit-learn中的svm模块提供了支持向量机（SVM）算法的实现，包括用于分类和回归的支持向量分类器（SVC）和支持向量回归器 这些指标可用于评估分类、回归和聚类等任务的模型性能。 metrics.accuracy_score(prediction, test_y)) 结果是1.0，这代表在测试集上的预测百分百正确，这是由于数据集较小，并且特征较少的原因，我们将在之后遇到更加复杂的情况 （5）
3.6K10编辑于 2024-01-18 - 来自专栏AI智能体从入门到实践
构建AI智能体：决策树的核心机制（一）：刨根问底鸢尾花分类中的参数推理计算
CART： 最常用的算法，既可分类也可回归。分类时使用基尼不纯度，回归时使用平方误差。5. 停止条件不能无限地分下去，否则每个叶节点可能只有一个样本（过拟合）。 决策的基础：鸢尾花分类 这是一个鸢尾花分类的决策过程，首先简单描述一下鸢尾花分类的基础知识，鸢尾花分类是一个经典的机器学习入门问题，也是一个多类别分类任务。 3.2 数据集的构成整个数据集就是一个大表格，有150行（代表150朵不同的花）和5列。 ，它们属于不同类别的概率，越小表示节点纯度越高，分类效果越好samples：当前节点包含的样本数量value：样本在三类鸢尾花中的分布class：当前节点的预测类别先了解概念，在了解具体的公式和推导值； 4.4 gini = 0.67 gini值计算的公式：其中： k为类别总数（鸢尾花分类中 ） Pi为第i类样本占比根节点参数：value = [0.33, 0.34, 0.32]（三类鸢尾花样本占比）
57521编辑于 2025-11-27 - 来自专栏小小程序员——DATA
基于鸢尾花数据集的逻辑回归分类实践
基于鸢尾花数据集的逻辑回归分类实践 重要知识点 逻辑回归 原理简介： Logistic回归虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题（即输出只有两种，分别代表两个类别），所以利用了 frac{1}{1+e^{-z}} 其对应的函数图像可以表示如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(-5,5,0.01 而对于多分类而言，将多个二分类的逻辑回归组合，即可实现多分类。 ，其中4个特征变量，1个目标分类变量。 包含的三种鸢尾花的四个特征，分别是花萼长度(cm)、花萼宽度(cm)、花瓣长度(cm)、花瓣宽度(cm)，这些形态特征在过去被用来识别物种。
97910编辑于 2023-12-25 - 来自专栏深度应用
实战二·实现逻辑回归对鸢尾花进行分类
[PyTorch小试牛刀]实战二·实现逻辑回归对鸢尾花进行分类 代码 使用均方根误差 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot # covert data to onehot representation return pd.get_dummies(data) xs = normalize(np_iris[:,1:5]
1.5K50发布于 2019-06-27 - 来自专栏AI机器思维
鸢尾花经典机器学习分类Python实现案例
其数据集变量包含4个特征（Sepal.Length（花萼长度）、Sepal.Width（花萼宽度）、Petal.Length（花瓣长度）、Petal.Width（花瓣宽度））这四个变量预测鸢尾花的分类， 预测变量目标值为鸢尾花的分类为三类：Iris Setosa（山鸢尾）、Iris Versicolour（杂色鸢尾），Iris Virginica（维吉尼亚鸢尾）。 由此可见以萼片的长宽来进行区分可以将山鸢尾花明显的和其他的两类品种区分开来。 ，得到了三个不同的簇： 上面是二维的分析，然后进行分类绘制的二维分类图。 程序运行后结果显示的三维分类图如下： ----
5.5K20发布于 2020-01-02
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