分类算法——鸢尾花

最新推荐文章于 2025-04-06 15:02:52 发布

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#python #机器学习

本文通过鸢尾花数据集，展示了逻辑回归算法的实施过程，包括模型训练、性能评估和参数调试。并与朴素贝叶斯、k近邻和决策树等算法进行了性能对比，深入解析了各参数对分类准确率的影响。

一、问题描述

1、选择鸢尾花卉数据集，实现逻辑回归算法，分析算法的性能。
2、了解逻辑回归模型中参数的含义并调试参数，不同参数对分类准确率的影响。
3、与至少一种其他分类算法（如朴素贝叶斯、k近邻、决策树等）进行性能比较。

二、代码实现

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.model_selection import train_test_split
import sklearn.metrics as metrics
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import load_iris  # 鸢尾花数据集位于sklearn.datasets

'''1、下载数据集'''
data = load_iris()  # 得到数据特征
iris_target = data.target  # 得到数据对应的类标签

'''2、特征预处理'''
iris_features = pd.DataFrame(data=data.data, columns=data.feature_names)  # 利用pandas转化为DataFrame格式