数据科学与机器学习案例之Stacking集成方法对鸢尾花进行分类

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分类专栏： 数据科学 机器学习 R && python建模 文章标签： 机器学习 r语言 Stacking模型集成 数据科学
于 2022-08-13 19:00:00 首次发布
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该博客通过鸢尾花数据集介绍了数据科学与机器学习的应用，探讨了Stacking模型集成在knn和svm上的应用。尽管样本量小，但文章详细阐述了模型选择和优化过程，旨在传递模型构建的核心思想。

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数据科学与机器学习案例之Stacking集成方法对鸢尾花进行分类

数据介绍

鸢尾花数据是R语言中自带的数据,这里对鸢尾花数据进行Stacking模型集成对鸢尾花数据进行分类。

> str(iris
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数据挖掘算法和实践（二十三）：XGBoost集成算法案列（鸢尾花数据集）
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使用集成学习多数投票分类器对鸢尾花进行分类
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.ensemble import ExtraTreesClassifier from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.prepr.
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本论文以鸢尾花数据集为研究对象，全面探讨了机器学习的基本概念、数据处理技术、经典模型应用及其进阶方法，并通过实战项目进一步验证了所学知识。第一章介绍了数据集的背景及机器学习的基础知识。第二章聚焦于数据...
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在例题2.6中，鸢尾花分类是一个经典的监督学习问题，通常使用决策树、K近邻（K-NN）或者朴素贝叶斯等算法解决。 接下来，监督学习是机器学习的核心部分。第3章中，介绍了三个实际应用：信用风险评估、垃圾邮件检测...
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然后，将该元特征矩阵作为输入传递给训练好的元分类器，以获得最终的预测结果。利用基础分类器生成元特征：将训练数据集分成两部分，一部分用于训练基础分类器，另一部分用于生成元特征。对于每个基础分类器，利用其中一部分训练数据集进行训练并在剩余部分数据上生成元特征，以此来获取各个基础分类器对样本的预测结果。需要注意的是，Stacking的性能取决于选择的基础分类器和元分类器的类型和数量，以及如何对数据集进行划分、调参和优化等。构建元特征矩阵：将所有基础分类器的生成的元特征整合到一起，构成一个元特征矩阵。
鸢尾花三分类算法
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数据集为鸢尾花数据集，总共有三种类别，利用感知器进行分类，属于模式识别。
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机器学习 鸢尾花分类的原理和实现（三）
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前言：鸢尾花数据集是机器学习中的经典小规模数据集。通过如下实验，查阅资料和视频进行学习，将整个实验的学习心得和实验过程作出分享，希望对喜爱机器学习并入门的新手提供帮助，同时也鞭策自己稳步向前。 本文主要从“实验前期的基本功课，实验过程的重要实现，实验结束的学习总结”三部分进行编写，限于文章篇幅，后续内容将在后边的博文中更新，大家可自行对应阅读： （实验前期的基本功课点击这里跳转至本专栏查看前两篇博文） （二）实验过程的重要实现： KNN算法API： 官方说明请点击这里进入，不过都是英文，推荐一篇博客，点击
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