机器学习-Python实践Day1（鸢尾花项目）

最新推荐文章于 2025-06-09 09:21:51 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 机器学习 文章标签： 机器学习 Python机器学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_19950851/article/details/86245629
本文是Python机器学习项目的第一天，聚焦鸢尾花数据集。首先介绍了项目步骤，包括导入数据、数据概述、数据可视化、评估算法和实施预测。在数据可视化部分，通过单变量和多变量图表深入理解数据特征。评估算法阶段，通过切分数据集进行模型训练和验证，发现SVM模型表现最佳。最后，进行了预测实施。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1、机器学习中的Hello World（鸢尾花分类）


程序代码我将在Anaconda3的Jupyter Notebook中运行。
鸢尾花数据集，大家可以到以下链接下载：
http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/

1.1、项目步骤流程：

  1. 导入数据
  2. 概述数据
  3. 数据可视化
  4. 评估算法
  5. 实施预测

1.1.1、导入数据

# 导入类库
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 导入数据集
filename='iris.data.csv'
name=['separ-length','separ-width','petal-length','petal-width','class']
dataset=pd.read_csv(filename,names=name)

1.1.2、概述数据

# 查看前十行数据
dataset.head(10)

查看前十行数据


                

                
                
        

    

    
  


        

            

                      
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一文速学数模-分类模型(三)k近邻算法（KNN）详解及python实现和应用

				
			

			

				

					master_hunter的博客
				

				

					10-05
					
					3738
					
				

			

		

		

			
				
前言

本人大数据专业初入大三刚刚接触机器学习这一课程，最近在学习这本书《机器学习实战》，第一次练习就是简单易懂的KNN算法了。当然初入一些算法和机器学习的一些库还不是很熟练掌握，有待提升自己的编程结合能力。在此领域本人有诸多不明确疑问，可能文章会有些许错误，望大家在评论区指正，本篇文章错误将会不断更正维护。



一、KNN算法概述

工作原理：存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都纯在标签，就每一个样本都有一个标签与之对应。输入没带标签的新数据之后，将新数据的每个特征与样...

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
【100天精通Python】Day75：Python机器学习-第一个机器学习小项目_鸾尾花分类项目（上）

				
			

			

				

					qq_35831906的博客
				

				

					12-05
					
					2368
					
				

			

		

		

			
				
第一个机器学习小项目，鸢尾花分类是机器学习领域中的一个经典示例，也是一个适用于入门级学习者的 "Hello World" 项目。这个项目使用鸢尾花数据集，其中包含了三个不同种类的鸢尾花：Setosa、Versicolor 和 Virginica。这三个亚属分别属于鸢尾属（Iris）中的不同物种。

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
机器学习入门——鸢尾花问题

				
			

			

				

					qq_43705330的博客
				

				

					05-10
					
					2865
					
				

			

		

		

			
				
机器学习：监督学习的分类问题
开源的鸢尾花分类的iris 数据集作为输入。iris数据集的中文名是安德森鸢尾花卉数据集，英文全称是 Andersori’s Iris data seto，它包含150个样本，是用来给花做分类的数据集，
每个样本包含了萼片长、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度4个特征（注：机器学习领域自变量叫特征，因变量叫标签），放在前4列作为输人的特征矩阵。每行的最后一个数据是类别信息，包括3种，即山鸢尾、变色亨尾和维吉尼亚鸢尾。
#获取鸢尾花数据集
from sklearn.datasets i

			
		

	





	

		

			

				
					
机器学习经典数据集解析：Fisher的鸢尾花数据集详解

					
最新发布

				
			

			

				

					gitblog_00427的博客
				

				

					06-09
					
					366
					
				

			

		

		

			
				
机器学习经典数据集解析：Fisher的鸢尾花数据集详解
数据集概述
鸢尾花(Iris)数据集是机器学习领域最著名、最经典的数据集之一，由统计学家R.A. Fisher于1936年在其开创性论文中首次使用。该数据集包含三种鸢尾花(Setosa、Versicolour和Virginica)各50个样本，共150个样本，每个样本测量了4个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。
数据集历史背景

...

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
机器学习案例实操——鸢尾花

				
			

			

				

					zxxxlh123的博客
				

				

					10-16
					
					6533
					
				

			

		

		

			
				
机器学习案例实操——鸢尾花
 本文做要给大家回归一下Numpy的基础知识，毕竟python 中的sklearn中使用的是这种数据类型。然后用一个鸢尾花分类实例给大家演示机器学习的整个过程，让你快速入门机器学习。

1.Numpy基础知识回顾

2.辨异识花




下面附上代码块给大家O(∩_∩)O
import csv
import numpy as np
with open('iris.csv','r') as  f :
    rows=csv.reader(f)
    for row in row

			
		

	





	

		

			

				
					
机器学习项目3-鸢尾花分类（KNN）

				
			

			

				

					inveriel
				

				

					02-02
					
					530
					
				

			

		

		

			
				
通过datasets导入鸢尾花数据集，用KNN算法分类

			
		

	





	

		

			

				
					
机器学习：鸢尾花(Iris)分类

				
			

			

				

					hughie的博客
				

				

					11-20
					
					8322
					
				

			

		

		

			
				
简单机器学习应用：鸢尾花(Iris)分类
衡量模型是否成功：训练数据与测试数据
我们想要利用这些数据构建一个机器学习模型，用于预测新测量的鸢尾花的品种。但在将模型应用于新的测量数据之前，我们需要知道模型是否有效，也就是说，我们是否应该相信它的预测结果。
但是，我们不能将用于构建模型的数据用于评估模型。因为这样的话模型会一直记住整个训练集，所以对于训练集中的任何数据点总会预测正确的标签。这种“记忆”无法告诉我们模型的泛化(generalize)能力如何（换句话说，在新数据上能否正确预测）。
我们要用新数据来评

			
		

	





	

		

			

				
					
鸢尾花python经验分享_机器学习-Python实践Day1（鸢尾花项目）-Go语言中文社区

				
			

			

				

					weixin_39780784的博客
				

				

					02-05
					
					291
					
				

			

		

		

			
				
http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/1.1、项目步骤流程：导入数据概述数据数据可视化评估算法实施预测1.1.1、导入数据# 导入类库import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt# 导入数据集filename='iris.data.csv'name=['se...

			
		

	





	

		

			

				
					
Day02-机器学习-KNN+鸢尾花识别

				
			

			

				

					07-13
				

			

		

		

			
				
在本课程"Day02-机器学习-KNN+鸢尾花识别"中，我们将深入探讨机器学习中的一个重要算法——K近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）。KNN是一种非参数监督学习方法，常用于分类和回归任务。在鸢尾花识别的实例中，...

			
		

	





	

		

			

				
					
【机器学习基础】鸢尾花的分类 - 机器学习领域的Hello World

				
			

			

				

					weixin_61901599的博客
				

				

					09-10
					
					1745
					
				

			

		

		

			
				
【关于鸢尾花分类的阅读笔记】假设有一名植物学爱好者对她发现的鸢尾花的品种很感兴趣。她收集了每朵鸢尾花的一些测量数据：花瓣的长度和宽度以及花萼的长度和宽度，所有测量结果的单位都是厘米。她还有一些鸢尾花的测量数据，这些花之前已经被植物学专家鉴定为属于setosa、versicolor或virginica三个品种之一。对于这些测量数据，她可以确定每朵鸢尾花所属的品种。【目标】构建一个机器学习模型，可以从上述已知品种的鸢尾花测量数据，从而预测新鸢尾花的品种 --- 摘抄于《Python机器学习基础教程》

			
		

	





	

		

			

				
					
机器学习经典应用--鸢尾花分类+3D成果可视化

					
热门推荐

				
			

			

				

					weixin_49355185的博客
				

				

					08-15
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
机器学习经典案例——鸢尾花的分类，除了有经典的二维数据可视化，还有三维成果数据可视化的简单实现。

			
		

	





	

		

			

				
					
鸢尾花（iris）数据集，用于机器学习训练，预测的经典数据集, csv格式

				
			

			

				

					08-11
				

			

		

		

			
				
Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。iris以鸢尾花的特征作为数据来源，常用在分类操作中。该数据集由3种 不同类型的鸢尾花的50个样本数据构成。其中的一个种类与另外两个种类是线性可分离的，后两个种类是非线性可分离的。 该数据集包含 了5个属性： & Sepal.Length（花萼长度），单位是cm; & Sepal.Width（花萼宽度），单位是cm; & Petal.Length（花瓣长度），单位是 cm; & Petal.Width（花瓣宽度），单位是cm; & 种类：Iris Setosa（山鸢尾）、Iris Versicolour（杂色鸢尾），以及Iris Virginica （维吉尼亚鸢尾）

			
		

	





	

		

			

				
					
机器学习简单应用——鸢尾花分类

				
			

			

				

					weixin_73476512的博客
				

				

					03-01
					
					1588
					
				

			

		

		

			
				
所以，我们要用新的数据来评估模型的性能，新数据是我们之前从来没有见过的数据，而我们有的只是这些新数据的标签。对于KNeighborsClassifier来说，里面只保存了训练集，想用训练集构建模型，需要调用knn对象的fit方法，输入参数X_train和y_train，二者都是Numpy数组，前者包含训练数据，后者包含相应的训练标签。这种结果无法告诉我们的模型泛化能力如何。从数据看出前五朵花的花边宽度都是0.2cm，第一朵花的花萼最长，target数组包含的是测量过的没朵花的品种，也是一个Numpy。

			
		

	





	

		

			

				
					
鸢尾花分类预测实验（机器学习）

				
			

			

				

					weixin_47116024的博客
				

				

					09-12
					
					7203
					
				

			

		

		

			
				
鸢尾花数据集的分类预测实验是机器学习最经典的案例之一，通过模型的训练，对于大量的鸢尾花数据集的学习，可以识别出新的鸢尾花是什么类型，继而完成预测和分类

鸢尾花的分类和预测大概分为如下几个步骤

（1）准备训练数据  （2）切分数据集    （3）数据归一化/标准化（对其正态分布转化）（4）对数据集的训练和预测（多轮交叉验证）  （5）

1 准备训练数据


#鸢尾花数据集加载
iris=datasets.load_iris()
X=iris.data[:,2:]#数据采用花瓣长和宽
...

			
		

	





	

		

			

				
					
机器学习---第一个应用——鸢尾花分类

				
			

			

				

					Zesheng_Wang的博客
				

				

					03-24
					
					6039
					
				

			

		

		

			
				
第一个应用——鸢尾花分类

			
		

	





	

		

			

				
					
机器学习-鸢尾花(Iris Flower)分类

				
			

			

				

					weixin_42611925的博客
				

				

					02-13
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
一个机器学习中的“Heelo World”项目，针对鸢尾属的3个亚属进行分类。(Python\Pandas\Matplotlib\SKlearn)

			
		

	





	

		

			

				
					
机器学习项目1：鸢尾花分类

				
			

			

				

					xfsong2012的博客
				

				

					05-28
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
等安装完Anaconda后，可以测试软件的版本。


import scipy
import numpy
import matplotlib
import pandas
import sklearn
print('scipy:{}'.format(scipy.__version__))
print('numpy:{}'.format(numpy.__version__))
print('matplotlib:{}'.format(matplotlib.__version__))
print('pandas:

			
		

	





	

		

			

				
					
【机器学习】鸢尾花分类：机器学习领域经典入门项目实战

				
			

			

				

					yushibing717的博客
				

				

					06-21
					
					612
					
				

			

		

		

			
				
PS：为什么要标准化新样本？sns.pairplot(data, hue='target', markers=["o", "s", "D"])  # 使用 seaborn 库的 pairplot 函数绘制散点图矩阵，根据 'target' 列着色，并使用不同的标记。sns.pairplot(data, hue='target', markers=["o", "s", "D"])  # 使用 seaborn 库的 pairplot 函数绘制散点图矩阵，根据 'target' 列着色，并使用不同的标记。

			
		

	





	

		

			

				
					
机器学习-鸢尾花分类

				
			

			

				

					qq_42658393的博客
				

				

					10-15
					
					733
					
				

			

		

		

			
				
一.实验标题
利用鸢尾花数据集实现knn分类算法
二.实验准备
安装需要的库，包括Numpy，pandas，mglearn，sklearn
使用Python3，在Jupyter notebook环境下
安装代码：
pip3 install numpy pandas scikit-learn mglearn jupyter
三.算法内容
采用百度百科解释：
K最近邻(k-Nearest Neighb...

			
		

	





	

		

			

				
					

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

		
评论 4

	

  
	




  

    

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成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

            领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝
            规则
          

        

      

      

        

          

            
              
            
            

              
hope_wisdom
 发出的红包
            

          

        

        

          

          

          

        

      

    

    

  



      
      

      
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