使用Adaboost进行鸢尾花数据集的机器学习处理.zip

简介：
本项目通过Python实现利用AdaBoost算法对经典的鸢尾花（Iris）数据集进行分类预测。展示了如何结合多个弱分类器形成强分类器，适用于初学者理解和实践机器学习中的集成方法。 在机器学习领域，“鸢尾花”数据集是一个经典的多类分类问题的数据集合，最早由英国统计学家兼生物学家罗纳德·费雪（Ronald Fisher）于1936年收集并整理发表。该数据集包含150个样本观测值，涵盖了三种不同类型的鸢尾花：Setosa、Versicolor和Virginica，每种类型各有50个样本。 每个样本包括四个特征： - 萼片长度（Sepal Length） - 萼片宽度（Sepal Width） - 花瓣长度（Petal Length） - 花瓣宽度（Petal Width） 这些特征均为连续数值型变量，而目标变量则是鸢尾花所属的类别。由于其数据量适中且易于理解，“鸢尾花”数据集常被用作新手入门机器学习算法时的第一个实践项目，并适用于多种监督学习算法，如逻辑回归、K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、决策树以及各种集成方法等。