Scikit-Learn 实战 iris数据集分类

Scikit-Learn 实战 iris数据集分类

1. Iris数据集简介

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。数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。

2. 使用 Scikit-Learn 加载 iris 数据并划分训练集和测试机集

由于iris数据集很常用，sklearn中自带iris数据集，使用 load_iris 方法即可加载iris数据集，使用train_test_split方法可以很方便地将原始数据集划分为两部分，分别用于训练与测试使用。默认情况下train_test_split会将25%的数据划分到测试集，75%的数据划分到训练集，random_state保证了随机采样的可重入性。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.datasets import l