鸢尾花数据集——实验报告

目录

鸢尾花数据集

1.鸢尾花数据集的概念

2.鸢尾花数据集的理论基础

3.鸢尾花数据集的现状及问题

4.鸢尾花数据集实验报告

1.读数据表

2.柱状图

3. 训练/测试集划分

4.散点图

5.3D散点图

6.  分类决策树

7.模型预测

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鸢尾花数据集

1.鸢尾花数据集的概念

鸢尾花数据集包含了150个样本，每个样本都是从三个不同种类的鸢尾花中抽取的。每个样本有四个特征：花萼长度（sepal length）、花萼宽度（sepal width）、花瓣长度（petal length）和花瓣宽度（petal width）。

鸢尾花数据集是一个典型的分类问题的数据集，在机器学习算法的评估和比较中被广泛使用。因为它相对简单且样本数量适中，同时具有良好的可解释性和可视化效果，所以非常适合用于教学和学术研究。

2.鸢尾花数据集的理论基础

该数据集包含了3种不同的鸢尾花（山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾）的150个样本，每个样本都有4个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。这些特征被认为对于区分不同种类的鸢尾花具有重要意义。

鸢尾花数据集的理论基础是基于Fisher的线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）方法。LDA是一种经典的监督学习算法，它通过线性投影将数据映射到低维空间，从而实现数据降维和分类的目的。

在鸢尾花数据集中，LDA可以通过找到最佳的投影方向，在投影后最大化不同类别之间的距离，同时最小化同一类别内部的距离，从而实现对鸢尾花样本的分类。