python机器学习之门之sklearn的使用（使用鸢尾花数据集）

爱被打了一巴掌 2023-09-30 15:26 44阅读 0赞

**sklearn**全称为**scikit learn** 专门提供了python机器学习的模块 是一个高效的数据分析算法工具 建议在**numpy scipy matplotlib**上

对于大多数机器学习 通常有以下四个数据集

1：**train\_data**  训练数据集

2：**train\_target**  训练数据的真是结果集

3:**test\_data** 测试数据集

4:**test\_target**  测试数据对应的真是结果 用来检测预测的正确性

sklearn模块提供了一个强大的数据库 包括**鸢尾花 波士顿房价**等等 下面用鸢尾花数据集做演示

**鸢尾花(iris)数据集 是常用的分类实验数据集 由fisher在1936年收集整理，包含150个数据集 分为三类 每类五十条数据 每条数据包含4个属性。**

**效果图如下**

**![77114f2a5c8743ec80d2a467da9f9171.png][]**

**代码如下**

from sklearn.datasets import load_iris
    from sklearn.datasets import load_boston
    import matplotlib; matplotlib.use('TkAgg')
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    data=load_iris()
    print("以下是鸢尾花数据集")
    
    
    data =pd.DataFrame(data=load_iris().data,columns=load_iris().feature_names)#转换为dataframe对象
    print(data)
    x=data.iloc[:,[0,2]].values
    plt.scatter(x[:50,0],x[:50,1],color='red',marker='o',label='setosa')
    plt.scatter(x[50:100,0],x[50:100,1],color='blue',marker='x',label='versicolor')
    plt.scatter(x[100:,0],x[100:,1],color='green',marker='+',label='Virginica')
    plt.xlabel('sepal length')
    plt.ylabel('petal length')
    plt.legend(loc=2)
    plt.show()

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[77114f2a5c8743ec80d2a467da9f9171.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/77114f2a5c8743ec80d2a467da9f9171.png