Iris 鸢尾花数据集内包含 3 种类别,分别为山鸢尾(Iris-setosa)、变色鸢尾(Iris-versicolor)和维吉尼亚鸢尾(Iris-virginica)。 数据集共 150 条记录,每类各 50 个数据,每条记录有花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度4项特征,通过这4个特征预测鸢尾花卉属于哪一品种。 iris数据集包含在sklearn库当中,具体在skle...
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,Ve...
1、lineplot(线图) 注意:这里我直接用numpy类型,并未转成DataFrame类型 加载sklearn的鸢尾花数据,共150条数据,每个数据有、'sepal length ', 'sepal width ', 'petal length ', 'petal width' 4个特征,共'setosa', 'versicolor', 'virginica'三种类别。 上面的ci=0用于去掉图中的阴影,可以去掉ci=0看看效果。
鸢尾花数据集是英国统计学家和生物学家罗纳德·费舍尔在1936年的论文《在分类学问题中使用多重测量》中引入的一个多变量数据集。它有时被称为Anderson虹膜数据集,因为Edgar Anderson收集数据来量化三个相关物种的虹膜花的形态变化。该数据集由三种鸢尾花(Setosa、virginica和versicolor)各50个样本组成。每个样本测量了四...
深度学习 鸢尾花数据多分类 ChiMerge 是监督的、自底向上的(即基于合并的)数据离散化方法。 它依赖于卡方分析:具有最小卡方值的相邻区间合并在一起,直到满足确定的停止准则。 基本思想 对于精确的离散化,相对类频率在一个区间内应当完全一致。 因此,如果两个相邻的区间具有非常类似的类分布,则这两个区间可以合并;...
鸢尾花数据集作为入门经典数据集。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...
一、鸢尾花数据集散点图绘制 importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspd#文件读取path=r'file:///F:/python%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E8%B5%84%E6%96%99/28%E6%9C%9F%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90%E8%B5%84%E6%96%99/05/seaborn%E7%94%BB%E5%9B%BE/iris.csv'iris...
kNN(K Nearest Neighbor)算法是机器学习中最基础入门,也是最常用的算法之一,可以解决大多数分类与回归问题。这里以鸢尾花数据集为例,讨论分类问题中的 kNN 的思想。 鸢尾花数据集内包含 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(sepal length)、花萼宽度(sepal width)、花瓣长度(...
导入库Python可视化数据库matplotlib 导入Python可视化库seaborn seaborn是基于matplotlib的Python可视化库,将matplotlib库进行了进一步的封装,使用更加简单,而且绘制出的图表更加高大上。 使用DataFrame的属性和方法对鸢尾花数据集进行探索性分析 .后面带()的是方法,不带()的是属性 ...
iris是鸢尾植物,这里存储了其萼片和花瓣的长宽,共4个属性,鸢尾植物分三类。假定现在出现了一株鸢尾植物,如何通过其所具有的特征来推断出它属于三类中的哪一类?这就是机器学习中的分类问题了。该数据集一共包含4个特征变量,1个类别变量。共有150个样本,鸢尾有三个亚属,分别是山鸢尾 (Iris-setosa),变色鸢尾(Iris...