AI学习之 Hello World : 识别鸢尾花（Iris）【机器学习】

 

# 导入库
import seaborn as sns  # 绘图
import numpy as np     # 数值运算

# 机器学习： sklearn
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegressionCV  # 逻辑回归

1 数据处理

# 使用 Seaborn 库加载经典的鸢尾花（Iris）数据集，并将其存储在变量 iris 中
iris = sns.load_dataset('iris')

iris.shape

# 查看前5行数据
iris.head(5)

 

# 矩阵式的散点图（Pair Plot），这是探索数据特征间关系和类别分布的高效工具
# 花瓣（petal）的尺寸
# 花萼（sepal）的尺寸
sns.pairplot(iris,hue="species")

# iras数据集中的三个物种：setosa, versicolor, virginica 
# 通过这个图表，你可以快速发现：花瓣（petal）的尺寸是区分鸢尾花种类的关键特征，而花萼（sepal）的特征需要结合其他信息才能有效分类。

 

# 特征值 和 目标值
x = iris.values[:,:4]
y = iris.values[:,4]

# 数据集划分: 训练数据和测试数据
train_x,test_x,train_y,test_y = train_test_split(x,y,test_size=0.5,random_state=0)

2 机器学习 sklearn 训练鸢尾花

# 估计器
lr = LogisticRegressionCV()

# 模型训练
lr.fit(train_x, train_y)

# 模型评估
lr.score(test_x, test_y)