3、机器学习分类器：原理、实现与应用

机器学习分类器：原理、实现与应用

1. 机器学习分类概述

分类是一种监督学习技术，用于预测给定数据点所属的类别。分类器通过输入训练数据，来理解各种特征与结果之间的关系。在机器学习中，Python 是构建模型的常用工具，其社区开发了许多强大的库和包，帮助研究人员实现机器学习。

1.1 Python 用于机器学习分类

我们将使用 sklearn 包来导入鸢尾花数据集、构建各种分类器并计算其得分。 sklearn 是 Python 中一个强大的开源机器学习库，提供了多种监督算法，如决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、k - 近邻等。

以下是使用 Python 构建机器学习模型的基本步骤：
1. 导入必要的库 ：

from sklearn import datasets
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
import pandas as pd

2. 加载数据集并划分训练集和测试集 ：