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【机器学习实战入门项目】基于机器学习的鸢尾花分类项目

article 2025/1/17 5:27:55

基于机器学习的鸢尾花分类项目

介绍：

本项目利用机器学习模型对鸢尾花进行分类。鸢尾花数据集是一个著名的机器学习数据集，包含三种类别的花朵：Setosa、Versicolor和Virginica，每种类别由四个特征描述：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。

什么是机器学习？

机器学习是关于从数据中学习预测或提取知识的过程。它是人工智能的一个子领域。机器学习算法基于样本数据（即训练数据）构建模型，并根据训练数据对新数据进行预测。

机器学习的类别：

监督学习：基于带有正确输出标签的已标注训练数据进行训练。
无监督学习：不基于标签数据进行学习，而是从无标签数据中学习模式，通常用于聚类分析。
半监督学习：介于监督学习和无监督学习之间，使用少量标注数据和大量未标注数据进行训练。

机器学习的应用：

语音识别：利用自然语言处理（NLP）将人类语音转换为文本，反之亦然。例如：Google Assistant、Alexa、Siri。
推荐引擎：根据用户的历史行为和搜索数据，推荐新产品或内容。例如：亚马逊产品推荐、Spotify音乐推荐。
聊天机器人：在无需人工代理的情况下提供客户服务，根据用户提问给出回答。

方法：

本项目将采用监督学习方法，使用称为“支持向量机”（SVM）的算法进行分类。

先决条件：

库：NumPy、Matplotlib、Seaborn、Pandas、Scikit-learn

鸢尾花分类步骤：

加载数据：

使用Pandas加载数据集。

import pandas as pd
columns = ['Sepal length', 'Sepal width', 'Petal length', 'Petal width', 'Class_labels']
df = pd.read_csv('iris.data', names=columns)
print(df.head())

分析和可视化数据：

进行基本的统计分析。
```
print(df.describe())
```

使用Seaborn可视化数据。

import seaborn as sns
sns.pairplot(df, hue='Class_labels')

绘制各类别的特征平均值图。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 绘制平均值的代码

模型训练：

将数据划分为训练集和测试集。

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.2)

使用SVM算法训练模型。

from sklearn.svm import SVC
svn = SVC()
svn.fit(X_train, y_train)

模型评估：

在测试集上进行预测。
```
predictions = svn.predict(X_test)
```

计算模型的准确率。

from sklearn.metrics import accuracy_score
print("准确率:", accuracy_score(y_test, predictions))

生成详细的分类报告。

from sklearn.metrics import classification_report
print(classification_report(y_test, predictions))

测试模型：

对新的、未见数据进行预测。

X_new = np.array([[3, 2, 1, 0.2], [4.9, 2.2, 3.8, 1.1], [5.3, 2.5, 4.6, 1.9]])
prediction = svn.predict(X_new)
print("预测的物种:", prediction)

保存和加载模型：

使用pickle保存训练好的模型。

import pickle
with open('SVM.pickle', 'wb') as f:
    pickle.dump(svn, f)

加载模型以供 future 使用。

with open('SVM.pickle', 'rb') as f:
    model = pickle.load(f)
print(model.predict(X_new))

总结：

本项目展示了使用SVM算法构建机器学习模型对鸢尾花进行分类的过程。涵盖了数据加载、分析、模型训练、评估和部署。该模型在分类准确率上达到了96%以上，证明了其在根据萼片和花瓣测量值分类鸢尾花方面的有效性。

彩蛋数据介绍：

数据集特征

数据类型: 表格型数据
学科领域: 生物学
相关任务: 分类
特征类型: 实数型
实例数量: 150
特征数量: 4

数据集信息

实例代表什么: 每个实例代表一种植物。
附加信息: 该数据集是最早用于评估分类方法的数据集之一，来自费舍尔1936年的研究。数据集包含3类，每类50个实例，其中一类与其他两类线性可分，而其他两类之间不可线性分离。
预测属性: 鸢尾花的种类（Iris Setosa, Iris Versicolour, 或 Iris Virginica）。
是否有缺失值: 没有。

变量表

变量名称	角色	类型	描述	单位	缺失值
花萼长度	特征	连续型	花萼的长度	厘米	无
花萼宽度	特征	连续型	花萼的宽度	厘米	无
花瓣长度	特征	连续型	花瓣的长度	厘米	无
花瓣宽度	特征	连续型	花瓣的宽度	厘米	无
种类	目标	分类型	鸢尾花的种类		无