PYTHON机器学习小项目教程：预测鸢尾花种类

我们将使用经典的鸢尾花数据集来构建一个分类模型，该数据集包含 150 个样本，每个样本有四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。目标是根据这些特征预测鸢尾花的种类（山鸢尾、变色鸢尾或维吉尼亚鸢尾）。

一、环境配置

首先，确保你已经安装了必要的库。如：pandas、numpy等，命令如下所示

pip install numpy pandas scikit-learn matplotlib [-i 镜像源网站]

二、加载数据

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data[:, :2]  # 仅选取前两个特征进行可视化
y = iris.target

# 分割数据为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

• 使用 load_iris 函数加载鸢尾花数据集。这里只对前两个特征可视化
• 使用 train_test_split 函数将数据集分为训练集和测试集。

三、模型的构建、训练和评估

我们将使用一个简单的 k-最近邻（k-NN）分类器。其原理如下所示：

• 选择K值 ：
  • K 是算法中的一个超参数，