K-Nearest Neighbor（KNN）算法对鸢尾花的种类进行分类
1 案例：鸢尾花种类预测
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。关于数据集的具体介绍：
2 scikit-learn中数据集介绍
2.1 scikit-learn数据集API介绍
- sklearn.datasets
- 加载获取流行数据集
- datasets.load_*()
- 获取小规模数据集，数据包含在datasets里
- datasets.fetch_*(data_home=None)
- 获取大规模数据集，需要从网络上下载，函数的第一个参数是data_home，表示数据集下载的目录,默认是 ~/scikit_learn_data/
2.1.1 sklearn小数据集
-
sklearn.datasets.load_iris()
加载并返回鸢尾花数据集
2.1.2 sklearn大数据集
- sklearn.datasets.fetch_20newsgroups(data_home=None,subset=‘train’)
- subset：'train'或者'test'，'all'，可选，选择要加载的数据集。
- 训练集的“训练”，测试集的“测试”，两者的“全部”
2.2 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()
#1.2 大数据集获取
# news=fetch_20newsgroups()
# print(news)
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)2.3 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
from sklearn.datasets import load_iris
# 获取鸢尾花数据集
iris = load_iris()
# 内嵌绘图
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')
2.4 数据集的划分
机器学习一般的数据集会划分为两个部分：
- 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% 25%
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
# 1、获取鸢尾花数据集
iris = load_iris()
# 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)