从零开始机器学习 第1篇 一个感知机的实现

Posted 2020-08-27

0. 训练数据集：Iris dataset (鸢尾花数据集)，获取网址https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data

如下图所示，鸢尾花数据集中每行数据前四列为特征值分别是花瓣长/宽、花萼长/宽，鸢尾花分三类：Setosa，Versicolor，Virginica

   

 

 

 

可以用如下示例代码保存数据集并显示最后5行

1 import pandas as pd
2 df = pd.read_csv(‘https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data‘, header=None)
3 df.tail()

 

通过对数据集中的鸢尾花四个特征值，对数据集分类，确定属于哪一类的鸢尾花，这里选取前100个数据分析，示例代码如下：

 1 import matplotlib.pyplot as plt
 2 import numpy as np
 3 import pandas as pd
 4 
 5 df = pd.read_csv(‘https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data‘, header=None)
 6  7 
 8 # select setosa and versicolor
 9 y = df.iloc[0:100, 4].values
10 y = np.where(y == ‘Iris-setosa‘, -1, 1)
11 
12 # extract sepal length and petal length
13 X = df.iloc[0:100, [0, 2]].values
14 
15 # plot data
16 plt.scatter(X[:50, 0], X[:50, 1],
17             color=‘red‘, marker=‘o‘, label=‘setosa‘)
18 plt.scatter(X[50:100, 0], X[50:100, 1],
19             color=‘blue‘, marker=‘x‘, label=‘versicolor‘)
20 
21 plt.xlabel(‘sepal length [cm]‘)
22 plt.ylabel(‘petal length [cm]‘)
23 plt.legend(loc=‘upper left‘)
24 
25 plt.tight_layout()
26 
27 plt.show()

输出结果如下：

通过对四个特征中两个（花瓣长，花萼长）的统计，可以看到蓝色和红色有了明显的界限，实现了分类。