数据源决定了机器学习算法，机器算法的选择好坏也决定了数据的分析质量等，因此，我们选择机器算法的时候，要首先弄懂各个机器学习数据集的优劣性，主要特点，方可着手处理，才能起到事半功倍的效果。下面随着大圣众包小编一起看看4种不同的机器学习数据集对比吧。 Iris Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（S
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2024-08-26 10:19:11
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Step1:库函数导入# 基础函数库
import numpy as np
import pandas as pd
# 绘图函数库
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns鸢尾花数据集（iris）一共包含5个变量，其中4个特征变量，1个目标分类变量。共有150个样本，目标变量为花的类别，其都属于鸢尾属下的三个亚属，分别是山鸢尾
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2024-03-18 21:48:51
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下面将结合Scikit-learn官网的逻辑回归模型分析鸢尾花示例，给大家进行详细讲解及拓展。由于该数据集分类标签划分为3类（0类、1类、2类），很好的适用于逻辑回归模型。1. 鸢尾花数据集在Sklearn机器学习包中，集成了各种各样的数据集，包括前面的糖尿病数据集，这里引入的是鸢尾花卉（Iris）数据集，它是很常用的一个数据集。鸢尾花有三个亚属，分别是山鸢尾（Iris-setosa）、
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2023-08-07 17:01:14
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第一个应用：鸢尾花分类需要的几个python库scikit-learn：两个 Python 包：NumPy 和 SciPy。NumPy包括多维数组、高级数学函数(比如线性代数运算和傅里叶变换)，以及伪随机数生成器。 SciPy具有线性代数高级程序、数学函数优化、信号处理、特殊数学函数和统计分布等多项功能。numpyscipymatplotlib：画图必备。绘图和进行交互式开发。matpl
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2023-10-13 18:35:33
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机器学习：KNN算法对鸢尾花进行分类1.KNN算法的理解：1.算法概述KNN（K-NearestNeighbor）算法经常用来解决分类与回归问题， KNN算法的原理可以总结为"近朱者赤近墨者黑"，通过数据之间的相似度进行分类。就是通过计算测试数据和已知数据之间的距离来进行分类。如上图，四边形代表测试数据，原型表示已知数据，与测试数据最近的一个已知数据为红色的’whale’，所以对这个测试数据的预测
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2024-03-18 21:56:13
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一、数据集分析鸢尾花数据集保存在sklearn.datasets模块中，我们可以用load_iris函数加载数据，这个函数返回的iris对象是一个Bunch对象，与字典相似，包括键和值此处打印出iris数据集中的键值from sklearn.datasets import load_iris
iris_dataset=load_iris()
print("keys of iris_dataset
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2023-08-06 12:05:29
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一、鸢尾花数据集 鸢尾花数据集是机器学习和数据挖掘中常用的数据集之一， 该数据集共包含150个样本，其中每个样本代表了一朵鸢尾花，分别属于三个不同的品种：Setosa、Versicolor 和 Virginica。 对于每个样本，都测量了四个特征： 萼片长度（Sep
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2023-11-26 15:20:34
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一：准备数据1.1：读入数据集from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn import datasets
import pandas
import matplotlib.pyplot as pltx_data = datasets.load_iris().data
y_data = datasets.load_iris().target
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2024-09-24 11:01:26
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1.数据集的介绍以鸢尾花数据集为例，共有150组，每组包括花萼长、花萼宽、花瓣长、花瓣宽4个输入特征。同时给出了这一组特征对应的鸢尾花的类别。类别包括狗尾草鸢尾、杂色鸢尾以及弗吉尼亚鸢尾，分别用0，1，2表示。数据集读入：从sklearn包datasets读入数据集，如下：from sklearn.datasets import load_iris
x_data = load_iris().da
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2024-03-22 13:40:50
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数据集介绍Iris鸢尾花数据集： 包含 3 类分别为山鸢尾（Iris-setosa）、变色鸢尾（Iris-versicolor）和维吉尼亚鸢尾（Iris-virginica），共 150 条数据，每类各 50 个数据，每条记录都有 4 项特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度，通常可以通过这4个特征预测鸢尾花卉属于哪一品种。数据集获取： 首先要在自己的Python环境中下载sklearn(进
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2023-11-08 17:02:23
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文章目录一、学习任务二、学习内容1.鸢尾花数据集使用SVM线性分类1.1.SVM介绍1.2.LinearSVC（C）方式实现分类1.3.分类后的内容基础上添加上下边界三、参考博客 一、学习任务安装python3.6/3.7、Anaconda 和 jupyter、spyder软件。创建一个名为 exam1的虚拟环境，在虚拟环境下安装 numpy、pandas、sklearn包。 按照课件上的代码例子
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2024-03-31 08:51:15
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今天继续是SVM，救命啊我什么时候才能提起精神推一遍算法。。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。 数据集包含150个数据集，分为三类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。 可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花属于三个种类中的哪一类。 【分两类】import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.da
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2023-10-20 17:41:00
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1.学习框架 2.概述2.1 定义 计算机通过数据和计算获得一定的技巧的过程，即利用经验改善自己系统的性能。（经验---->数据）2.2 发展（1）萌芽期：图灵测试提出机器具有智能，跳棋程序的开发创造出“机器学习”一词。（2）摸索期：k近邻算法出现，计算机可以进行简单的模式识别。决策树算法的出现，ID3算法的出现，加快了算法的运行速
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2024-09-20 12:54:02
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首先介绍一下Iris鸢尾花数据集，内容摘自百度百科：Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。“Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪
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2024-08-06 11:02:16
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Iris数据集实战本次主要围绕Iris数据集进行一个简单的数据分析, 另外在数据的可视化部分进行了重点介绍.环境win8, python3.7, jupyter notebook目录1. 项目背景2. 数据概览3. 特征工程4. 构建模型正文1. 项目背景鸢尾属(拉丁学名：Iris L.), 单子叶植物纲, 鸢尾科多年生草本植物, 开的花大而美丽, 观赏价值
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2023-12-07 23:10:20
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一、鸢尾花数据集（Iris） Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。iris以鸢尾花的特征作为数据来源，常用在分类操作中。该数据集由3种不同类型的鸢尾花的50个样本数据构成。其中的一个种类与另外两个种类是线性可分离的，后两个种类是非线
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2023-11-06 19:02:39
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做一个logitic分类之鸢尾花数据集的分类Iris 鸢尾花数据集是一个经典数据集，在统计学习和机器学习领域都经常被用作示例。数据集内包含 3 类共 150 条记录，每类各 50 个数据，每条记录都有 4 项特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度，可以通过这4个特征预测鸢尾花卉属于（iris-setosa, iris-versicolour, iris-virginica）中的哪一品种。首先
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2023-12-13 08:35:39
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分类：机器学习、Python、分类算法一：KNN算法原理及常见问题1. KNN算法的背景和应用场景KNN（K-Nearest Neighbors）算法是一种常用的监督学习算法，属于分类算法。它的基本思想是通过测量样本之间的距离来判断它们的相似性，然后选择与新样本最相似的 K 个样本作为邻居，根据这些邻居的类别来确定新样本的类别。 KNN 算法在图像识别、文本分类、推荐系统等领域都有广泛的应用。例如
1 鸢尾花数据集背景鸢尾花数据集是原则20世纪30年代的经典数据集。它是用统计进行分类的鼻祖。sklearn包不仅囊括很多机器学习的算法，也自带了许多经典的数据集，鸢尾花数据集就是其中之一。导入的方法很简单，不过我比较好奇它是如何来存储这些数据的，于是我决定去背后看一看from sklearn.datasets import load_iris
data = load_iris() 找
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2023-12-08 09:34:54
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文章目录一、鸢尾花数据集分类二、可视化显示2.1散点图2.2直方图2.3 pairplot 一、鸢尾花数据集分类鸢尾花数据集以鸢尾花的特征作为数据来源，数据集包含150个数据集，有4维，分为3类（setosa、versicolour、virginica），每类50个数据，每个数据包含4个属性，花萼长度、宽度和花瓣长度、宽度软件及使用方法请查看上一篇文章选择分类 代码：from sklearn i
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2023-12-01 13:34:13
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