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使用sklearn进行Logistic Regression的鸢尾花多类别分类实践

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简介：
本实践教程通过使用Python机器学习库scikit-learn，详细介绍了如何应用逻辑回归算法对经典的鸢尾花数据集进行多类别分类任务。 文章目录： 1. 问题描述 2. 数据介绍 - 2.1 数据描述 - 2.2 数据 - 2.3 数据可视化 3. 模型选择 - 3.1 固有的多类分类器 - 3.2 一对多的多类分类器 - 3.3 OneVsRestClassifier - 3.4 OneVsOneClassifier 4. 结果分析 5. 附完整代码 鸢尾花，又名蓝蝴蝶、紫蝴蝶和扁竹花等。属于鸢尾属约三百种植物之一，原产于中国中部及日本，是法国的国花。其主要颜色为蓝紫色，并被誉为“蓝色妖姬”。由于花瓣形状类似鸢鸟尾巴而得名，有多种色彩如蓝、紫、黄、白和红等，英文名称irises音译俗称为“爱丽丝”。 本段落使用sklearn库中的逻辑斯谛回归模型进行鸢尾花的多分类预测。

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  • 使用sklearn进行Logistic Regression的鸢尾花多类别分类实践
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    本实践教程通过使用Python机器学习库scikit-learn，详细介绍了如何应用逻辑回归算法对经典的鸢尾花数据集进行多类别分类任务。 文章目录： 1. 问题描述 2. 数据介绍 - 2.1 数据描述 - 2.2 数据 - 2.3 数据可视化 3. 模型选择 - 3.1 固有的多类分类器 - 3.2 一对多的多类分类器 - 3.3 OneVsRestClassifier - 3.4 OneVsOneClassifier 4. 结果分析 5. 附完整代码 鸢尾花，又名蓝蝴蝶、紫蝴蝶和扁竹花等。属于鸢尾属约三百种植物之一，原产于中国中部及日本，是法国的国花。其主要颜色为蓝紫色，并被誉为“蓝色妖姬”。由于花瓣形状类似鸢鸟尾巴而得名，有多种色彩如蓝、紫、黄、白和红等，英文名称irises音译俗称为“爱丽丝”。 本段落使用sklearn库中的逻辑斯谛回归模型进行鸢尾花的多分类预测。
     
  • 利用随机森林与Bagging进行鸢尾花分类（使用sklearn库）
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    本研究运用Python的sklearn库，采用随机森林和Bagging算法对经典的鸢尾花数据集进行分类分析，旨在展示集成学习方法在提高模型泛化能力方面的有效性。 1. 获取原始数据集：使用SCIKIT-LEARN内置的鸢尾花数据集作为研究对象。 2. 利用oob_score评估模型性能： - 以整个鸢尾花数据集为训练样本，分析随机森林分类器在决策树数量分别为10、100和500时的表现。此处使用的评价标准是RandomForestClassifier类的“oob_score”属性。 - 同样地，考察bagging模型在相同条件下（即决策树数目设置为10、100和500）下的分类性能，并采用BaggingClassifier类中的“oob_score”作为评估依据。 3. 通过交叉验证评价集成模型的性能： - 首先对原始数据集按照类别进行分层随机化处理，将其划分为五等份（K=5）。 - 使用五折交叉验证平均预测错误率及其标准差为衡量指标，分别评估决策树数量设定在10、100和500时的随机森林模型分类效果。 - 以同样的方式评价bagging模型，在不同规模下（即决策树数目设置为上述三个数值）的表现。
     
  • 使用KNN对鸢尾花数据进行分类
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    本项目采用K近邻算法(K-Nearest Neighbors, KNN)处理经典的鸢尾花(Iris)数据集，实现花朵种类的自动识别与分类。通过调整参数优化模型性能，展示了机器学习在模式识别中的应用。 本段落介绍了使用KNN算法实现鸢尾花数据分类与可视化的完整资料，包括代码、运行结果及详细注释，下载后即可直接运行。
     
  • 基于鸢尾花数据集的KNN分类（使用sklearn）.zip
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    本项目为基于Python库sklearn实现的K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法应用案例，利用经典鸢尾花(Iris)数据集进行模型训练和分类预测。 在机器学习领域，“鸢尾花”通常指的是一个经典的数据集“Iris dataset”，也称为“安德森鸢尾花卉数据集”。该数据集由英国统计学家兼生物学家罗纳德·费雪于1936年首次收集并整理发布，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、萼片宽度、花瓣长度以及花瓣宽度，这些都是连续数值型变量。目标变量则是确定该样本所属的鸢尾花类别。 由于其数据量适中且易于理解，“鸢尾花”数据集经常被用作初学者实践机器学习算法的第一个项目案例。它适用于多种监督学习方法的应用，如逻辑回归、K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、决策树以及各种集成技术等。
     
  • 基于sklearn库的KNN算法在鸢尾花分类中的应用实践
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    本实践探讨了利用Python的sklearn库实现K近邻(KNN)算法，并将其应用于经典的鸢尾花数据集分类任务中，旨在通过调整参数优化模型性能。 利用Python实现KNN算法完成鸢尾花分类任务的步骤如下： 1. 数据集准备： (1) 使用SCIKIT-LEARN自带的鸢尾花数据集，并获取其后两个特征，形成原始数据集D。 (2) 待决策样本集D1生成：基于原始二维特征空间中两种特征取值的最小和最大值，确定该数据集的矩形包围盒。在此基础上，在上下左右各个方向各扩展1单位，以step=0.02为采样间隔在该矩形区域内等间距抽取离散位置形成待决策样本集D1。 (3) 训练集与测试集生成：将原始数据集D按照类别分层随机打乱，并通过hold-out方式将其划分为训练集（80%）和测试集（20%）。 2. 模型选择： 对训练集进行规范化预处理并记录所使用的参数值，以便后续使用相同的参数对其他数据进行标准化或归一化。 3. K-近邻分类模型评估： (1) 使用之前确定的参数对测试集中每个样本进行预处理。 (2) 根据优选出的最佳K值（或者你自己设定的一个合适的K值），利用经过预处理后的每一个测试样本来预测其类别，最终得到所有测试样本的类别预测结果。 (3) 通过将所有的分类预测结果与实际答案对比生成混淆矩阵，并对其可视化以方便分析模型性能。 4. K-近邻分类器应用： 在完成上述步骤后，就可以利用训练好的KNN模型对新的未知数据进行分类了。
     
  • 利用MATLAB进行鸢尾花数据集分类
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    本项目运用MATLAB对经典的鸢尾花数据集进行机器学习分类实验，采用多种算法模型以探索最优分类方案，并深入分析各类模型的表现与特性。 在MATLAB平台上实现前馈神经网络，并使用BP算法对鸢尾花数据集进行分类。
     
  • Python中用决策树进行鸢尾花分类
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    本项目运用Python编程语言和机器学习库Scikit-learn中的决策树算法对经典的鸢尾花数据集进行分类研究，旨在展示如何使用简单的机器学习模型实现高效的花卉种类识别。 该项目采用Python语言，并利用决策树算法对鸢尾花数据集进行分类处理。作为一种常见的监督学习技术，决策树适用于解决分类与回归问题，在此项目中特别针对鸢尾花的类别识别任务进行了探讨。 **项目介绍** - **数据集**: 使用的是经典的鸢尾花（Iris）数据集，包含了三种不同类型的鸢尾花样本：山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾。每个样本具有四个特征值——花瓣长度与宽度以及萼片的长度与宽度。 - **决策树算法**：该技术构建了一个树状模型，在此结构中，每一个节点代表一个属性（或称为特征），每一条边则表示特定条件下这一属性的一个取值；而最终到达的叶子结点，则决定了样本所属的具体类别。通过递归地将数据集依据这些规则进行分割，决策树能够学习到输入变量与输出标签之间的映射关系。 - **数据预处理**：在项目开始时，我们首先加载并进行了必要的预处理工作，这包括了对原始鸢尾花数据的清洗、转换以及将其拆分为训练用和测试使用的两部分。 - **模型训练**: 接下来使用划分好的训练集来构建决策树模型，并让该算法从给定的数据中学习到不同特征值与类别之间的关联性。 - **模型评估**：当初步完成模型的学习过程后，我们会利用预留的测试数据对所建立起来的分类器进行性能评价。常用的评测标准包括准确率、精确度以及召回率等指标。 - **结果展示**: 最终阶段展示了该决策树算法在面对未知样本时的表现能力，并通过图表形式直观地呈现了整个模型的具体结构，帮助用户更好地理解其工作原理与效果。
     
  • 基于Cart分类树的二维空间鸢尾花分类（利用sklearn库）
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    本研究运用Python的sklearn库，采用Cart分类树算法对鸢尾花数据进行二维空间分类分析，旨在提升模型在复杂多类问题上的预测精度。 1. 数据集的获取：使用SCIKIT-LEARN中的鸢尾花数据集，并从中选取后两个特征及其对应的类别标签。 2. 最小包围盒与数据划分： (1) 获取包含所有样本点在二维空间内的最小矩形范围[x1_min, x1_max]*[x2_min,x2_max]，并记录这些参数值。 (2) 根据鸢尾花类别的标签信息对整个数据集进行分层随机打乱处理。然后采用hold-out法将样本分为训练集（占80%）和测试集（占20%）。 3. 模型学习：利用上述划分的训练子集，分别构建两个复杂度不同的CART分类树，并通过可视化展示这两个模型的学习结果。 4. 测试与评价： (1) 依据测试集中每个样本的真实类别标签与其预测值生成混淆矩阵并进行视觉化呈现。 (2) 利用该混淆矩阵来计算各类别的精确率、召回率及F1分数，同时也评估出宏平均的精度、召回和F1分，并且给出模型的整体准确度评价。 5. 应用分类树： (1) 在原始数据集所覆盖的空间基础上稍作扩展形成新的矩形区域[x1_min-1, x1_max+1]*[x2_min-1,x2_max+1]，然后在此范围内以0.02为间隔生成一系列离散的网格点。 (2) 对于每一个这样的网格点都当作一个新的待分类样本进行处理，并利用之前训练好的CART模型来预测它们所属类别。
     
  • 【Python & sklearn】机器学习入门：使用鸢尾花数据集进行分类预测练习
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    本教程旨在帮助初学者掌握Python及sklearn库的基础知识，通过经典的鸢尾花数据集实践分类模型的构建与预测技巧。 【内容介绍】本资料提供了一个用于Python机器学习的鸢尾花数据集，适用于sklearn库中的各种回归模型训练，如逻辑回归等。该数据集包括一个包含120组特征及标签信息的训练集以及一个含有30组同类信息的测试集，并以CSV格式存储。 【适用场景】适合需要练习分类任务或在使用sklearn下载相关数据时遇到问题的Python机器学习初学者。 【所需条件】建议利用pandas等Python表格处理工具包来导入这些数据，文件采用常见的CSV形式。
     
  • 使用MATLAB进行鸢尾花数据集的聚类分析学习
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    本项目运用MATLAB对经典的鸢尾花数据集进行了细致的聚类分析，旨在探索不同种类鸢尾花间的隐性分组模式。通过算法实现和结果可视化，加深了对机器学习中聚类技术的理解与应用能力。 这段代码使用 K-Means 算法对数据进行聚类分析： 1. 使用 `csvread` 函数从文件加载测试数据集和训练数据集合，并将它们合并为一个统一的数据集。 2. 通过应用 `zscore` 函数标准化处理整个数据集，确保不同特征的数值能够直接比较。 3. 运用 `kmeans` 函数对上述标准化后的数据执行 K-Means 聚类分析，设定聚类数量 k=4。 4. 创建图表以展示所有聚类的结果，每个聚类使用不同的颜色标记。此外，该图还展示了各个聚类的中心点。 结论表明此算法将原始数据集划分成了四个独立的子群组（或称簇），并且这些子群组在图表中由黑色十字代表其各自的重心位置。最终结果需结合具体的数据背景和问题上下文进行解释，并建议采用额外的技术与知识来进一步分析及验证所得出的结果。