机器学习鸢尾花数据集分析

Posted 2022-09-20 赵广陆

目录

• 1 sklearn数据集的使用
• 2 sklearn数据集返回值介绍
• 3 查看数据分布
• 4 数据集的划分
• 5 总结

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1 sklearn数据集的使用

鸢尾属（拉丁学名：Iris L.）是单子叶植物纲，鸢尾科多年生草本植物，有块茎或匍匐状根茎；叶剑形，嵌叠状；花美丽，花序生于分枝的顶端或仅在花茎顶端生1朵花；花较大；花被花瓣状，有一长或短的管，外弯，花柱分枝扩大，花瓣状而有颜色，外展而覆盖着雄蕊；子房下位，胚珠多数，果为蒴果。
本属模式种：德国鸢尾（Iris germanica L. ）原产欧洲，中国各地常见栽培。
鸢尾属约300种，分布于北温带 [1] ，少数入药，鸢尾根茎为诱吐剂或缓下剂，具消炎作用。
该属植物鸢尾花大而美丽，叶片青翠碧绿，观赏价值很高。很多种类供庭园观赏用，在园林中可用作布置花坛，栽植于水湿畦地、池边湖畔，或布置成鸢尾专类花园，亦可作切花及地被植物，是一种重要的庭园植物。

机器学习Sklearn数据集：https://blog.csdn.net/ZGL_cyy/article/details/125469443

• 以鸢尾花数据集为例：

2 sklearn数据集返回值介绍

• load

  和fetch

  返回的数据类型datasets.base.Bunch(字典格式)

  • data：特征数据数组，是 [n_samples * n_features] 的二维 numpy.ndarray 数组
  • target：标签数组，是 n_samples 的一维 numpy.ndarray 数组
  • DESCR：数据描述
  • feature_names：特征名,新闻数据，手写数字、回归数据集没有
  • target_names：标签名

from sklearn.datasets import load_iris
# 获取鸢尾花数据集
iris = load_iris()
print("鸢尾花数据集的返回值：\\n", iris)
# 返回值是一个继承自字典的Bench
print("鸢尾花的特征值:\\n", iris["data"])
print("鸢尾花的目标值：\\n", iris.target)
print("鸢尾花特征的名字：\\n", iris.feature_names)
print("鸢尾花目标值的名字：\\n", iris.target_names)
print("鸢尾花的描述：\\n", iris.DESCR)

运行结果：

3 查看数据分布

通过创建一些图，以查看不同类别是如何通过特征来区分的。 在理想情况下，标签类将由一个或多个特征对完美分隔。 在现实世界中，这种理想情况很少会发生。

• seaborn介绍
  • Seaborn 是基于 Matplotlib 核心库进行了更高级的 API 封装，可以让你轻松地画出更漂亮的图形。而 Seaborn 的漂亮主要体现在配色更加舒服、以及图形元素的样式更加细腻。
  • 安装 pip3 install seaborn
  • seaborn.lmplot() 是一个非常有用的方法，它会在绘制二维散点图时，自动完成回归拟合
    • sns.lmplot() 里的 x, y 分别代表横纵坐标的列名,
    • data= 是关联到数据集,
    • hue=*代表按照 species即花的类别分类显示,
    • fit_reg=是否进行线性拟合。
  • 参考链接: api链接

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 把数据转换成dataframe的格式
iris_d = pd.DataFrame(iris['data'], columns = ['Sepal_Length', 'Sepal_Width', 'Petal_Length', 'Petal_Width'])
iris_d['Species'] = iris.target

def plot_iris(iris, col1, col2):
    sns.lmplot(x = col1, y = col2, data = iris, hue = "Species", fit_reg = False)
    plt.xlabel(col1)
    plt.ylabel(col2)
    plt.title('鸢尾花种类分布图')
    plt.show()
plot_iris(iris_d, 'Petal_Width', 'Sepal_Length')

4 数据集的划分

机器学习一般的数据集会划分为两个部分：

思考：拿到的数据是否全部都用来训练一个模型？

• 训练数据：用于训练，构建模型
• 测试数据：在模型检验时使用，用于评估模型是否有效

划分比例：

• 训练集：70% 80% 75%
• 测试集：30% 20% 30%

数据集划分api

• sklearn.model_selection.train_test_split(

  arrays, *

  options)

  • x 数据集的特征值
  • y 数据集的标签值
  • test_size 测试集的大小，一般为float
  • random_state 随机数种子,不同的种子会造成不同的随机采样结果。相同的种子采样结果相同。
  • return 测试集特征训练集特征值值，训练标签，测试标签(默认随机取)

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split


def datasets_demo():
    """
    对鸢尾花数据集的演示
    :return: None
    """
    # 1、获取鸢尾花数据集
    iris = load_iris()
    print("鸢尾花数据集的返回值：\\n", iris)
    # 返回值是一个继承自字典的Bench
    print("鸢尾花的特征值:\\n", iris["data"])
    print("鸢尾花的目标值：\\n", iris.target)
    print("鸢尾花特征的名字：\\n", iris.feature_names)
    print("鸢尾花目标值的名字：\\n", iris.target_names)
    print("鸢尾花的描述：\\n", iris.DESCR)

    # 2、对鸢尾花数据集进行分割
    # 训练集的特征值x_train 测试集的特征值x_test 训练集的目标值y_train 测试集的目标值y_test
    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, random_state=22)
    print("x_train:\\n", x_train.shape)
    # 随机数种子
    x_train1, x_test1, y_train1, y_test1 = train_test_split(iris.data, iris.target, random_state=6)
    x_train2, x_test2, y_train2, y_test2 = train_test_split(iris.data, iris.target, random_state=6)
    print("如果随机数种子不一致：\\n", x_train == x_train1)
    print("如果随机数种子一致：\\n", x_train1 == x_train2)

    return None

运行结果：

x_train:
 (112, 4)

5 总结

• 获取数据集【知道】
  • 小数据:
    • sklearn.datasets.load_*
  • 大数据集:
    • sklearn.datasets.fetch_*
• 数据集返回值介绍【知道】
  • 返回值类型是bunch–是一个字典类型
  • 返回值的属性:
    • data：特征数据数组
    • target：标签(目标)数组
    • DESCR：数据描述
    • feature_names：特征名,
    • target_names：标签(目标值)名
• 数据集的划分【掌握】
  • sklearn.model_selection.train_test_split(arrays, *options)
  • 参数:
    • x – 特征值
    • y – 目标值
    • test_size – 测试集大小
    • ramdom_state – 随机数种子
  • 返回值:
    • x_train, x_test, y_train, y_test