python机器学习基础教程（一）

第一个应用：鸢尾花分类

本文构建第一个机器学习模型，并介绍一些核心概念和术语。

假设有一名植物学家对莺尾花品种很感兴趣，他收集了每一朵莺尾花一些测量数据：花瓣的长度和宽度以及花萼的长度和宽度。所测量结果单位为厘米。

• 他还有一些燕尾花的测量数据，这些花之前已经被植物学家鉴定为
  setosa，versicolor和virginica三个品种之一。对于这些测量数据他可以确定梅朵燕尾花的品种，假设这位植物学家在野外遇到了这三种燕尾花。

• 我们的目标是构建一个机器学习模型，可以从从这些已知品种燕尾花测量数据中学习，从而能够预测新燕尾花的品种。

• 因为我们有已知的燕尾花品种数据，所以这是一个监督学习问题。我么要在多个选项中预测其中一个，这是一个分类（classification）问题的事例。可能的输出叫做类别（class）。这是一个三分类问题。

• 单个数据点（一朵燕尾花）的预期输出是这朵花的品种。对于一个数据点来说，他的品种叫标签（label）。

初识数据
本例中用到的莺尾花（iris）数据集，这是机器学习和统计学中经典数据集，他包含在scikit-learn的datasets模块中。可以调用load_iris函数加载。

from sklearn.datasets import load_iris
iris_dataset=load_iris()

load_iris返回iris的对象是一个bunch对象，与字典非常相似，里面包含键和值：

print ("key of the iris_dataset:\n{}".format(iris_dataset.keys()))

DESCR键对应的值是数据集的简要说明。我这里给出了署名的开头。

print（iris_dataset['DESCR'][:139]+"\n..."）

#输出结果
.. _iris_dataset:

Iris plants dataset
--------------------

**Data Set Characteristics:**

    :Number of Instances: 150 (50 in each of th
...

target_names键对应的值是一个字符串数组，里面包含了我们要预测的花的品种。

print ("target names:[]".format(iris_dataset['target_names']))

target names:[‘setosa’ ‘versicolor’ ‘virginica’]*

fetature_names键对应的值是一个字符串列表，对每一个特征进行了说明。

print ("feature name:\n{}".format(iris_dataset['feature_names']))

feature name:
[‘sepal length (cm)’, ‘sepal width (cm)’, ‘petal length (cm)’, ‘petal width (cm)’]

数据包含在target和data字段中。data里面的花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度的测量数据，格式为numpy数组：

print("type of data:\n{}".format(type(iris_dataset['data'])))

type of data:
data数组每一行代表一朵花，列代表每朵花的四个测量数据：

print ("shape of data:{}".format(iris_dataset['data'].shape))

shape of data:(150, 4)

可以看出，数据中包含150朵的测量数据。机器学习中的个体叫做样本（sample），其属性叫做特征（feature）。data数组的形状（shape）是样本乘以特征数。这是scikit-learn中的约定。

下面给出前五个样本的特征值：

print("first five rows of data:\n{}".format(iris_dataset['data'][:5]))

first five rows of data:
[[ 5.1 3.5 1.4 0.2]
[ 4.9 3. 1.4 0.2]
[ 4.7 3.2 1.3 0.2]
[ 4.6 3.1 1.5 0.2]
[ 5. 3.6 1.4 0.2]]
从前五个数据看出前五个花瓣的宽度都是0.2cm。

target数组是包含测量过的每一朵花的品种，也是一个numpy数组。

print ("type of target:{}".format(type(iris_dataset['target'])))

type of target:

target是一维数组，每朵花对应其中一个数据：

print ("shape of target:{}".format(iris_dataset['target'].shape))

shape of target:(150,)
品种被转化为0到2的整数：

print ("target:\n{}".format(iris_dataset['target']))

target:
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
2 2]

0代表setosa，1代表versicolor，2代表virginica

训练数据与测试数据

模型的泛化能力：选料好的模型应用于新的数据集上表现得效果，效果越好证明泛化能力越强，反之亦然。

• 为了提高模型的泛化能力必须将数据分为训练数据和测试数据。用于训练模型的数据叫做训练数据，测试模型的叫做测试数据。
• scikit-learn中train_test_split函数是打乱数据集并进行拆分。这个函数将75%的行数据和标签作为训练数据，剩下25%的数据作为测试数据。
• scikit-learn中的数据通常用大写X表示，标签用小写y表示。

对数据调用函数train_test_split：

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(iris_dataset['data'],iris_dataset['target'],random_state=0)

!!!值得注意的是train_test_split函数可以将数据打乱，如果我们不打乱将最后的25%数据作为测试数据的花那么所有的数据点的标签都将是2，因为数据点是按标签排序的。

print ("X_train shape :{}".format(X_train.shape))
print ("y_train shape :{}".format(y_train.shape))

X_train shape :(112, 4)
y_train shape :(112,)

print ("X_test shape :{}".format(X_test.shape))
print ("y_test shape :{}".format(y_test.shape))

X_test shape :(38, 4)
y_test shape :(38,)

观察数据

构建机器学习模型之前一般先看看数据，看看如果不用机器学习能不能轻松搞定，或需要的信息有没有包含在面。观察数据还是发现异常值得好办法。
一种可视化方法是画散点图（scatter plot），但对于3个或更多特征可以画散点图矩阵（pair plot）。
为了画散点矩阵图我们将numpy数组转化为pandas的dataFrame，pandas有个绘制散点图的函数叫做scatter_matrix。矩阵对角线是每个特征的直方图

import pandas as pd
#利用X_train中的数据创建DataFrame
#利用iris_dataset.feature_names中的字符串对数据进行标记
iris_dataframe=pd.DataFrame(X_train,columns=iris_dataset.feature_names)
#利用DataFrame创建散点图矩阵，按y_train着色
ris_dataframe=pd.DataFrame(X_train,columns=iris_dataset.feature_names)
grr=pd.plotting.scatter_matrix(iris_dataframe,c=y_train,figsize=(15,15),marker="o",hist_kwds={"bins":20},s=60,alpha=.8)

散点矩阵图：

构建第一个模型：k近邻算法

scikit-learn中有很多分类算法，这里我么用K近邻分类器。
核心思想是对一个新的数据点预测，算法会在训练集中寻找这个数据点最近的数据点，然后把这个数据点的标签赋值给这个新的数据点。

废话不多说了，还是上代码吧。

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knn=KneighborsClassifier(n_neighbor=1)
knn.fit(X_train,y_train)

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