基于IRIS（鸢尾花）数据集使用sklearn的特征工程练习

【环境】

Python 

需要载入sklearn

【IRIS数据集】

由Fisher在1936年整理，包含4个特征（Sepal.Length（花萼长度）、Sepal.Width（花萼宽度）、Petal.Length（花瓣长度）、Petal.Width（花瓣宽度）），特征值都为正浮点数，单位为厘米。目标值为鸢尾花的分类（Iris Setosa（山鸢尾）、Iris Versicolour（杂色鸢尾），Iris Virginica（维吉尼亚鸢尾））。

【练习步骤】

1. 首先载入IRIS的数据集，此数据集在sklearn内已经储存好。

from sklearn.datasets import load_iris #导入IRIS数据集 
iris = load_iris()  #特征矩阵 

其中iris.data 包含了四个特征值，iris.target为目标值。可以打印出来观察。

2. 数据预处理

选择归一化对数据进行无量纲化处理

from sklearn.preprocessing import Normalizer
Normalizer().fit_transform(iris.data)

待续

参考网址：

http://mp.weixin.qq.com/s/_RiW7thoshRNbubONCqgPQ