机器学习实践：鸢尾花分类1、实验描述决策树是机器学习中一种简单而又经典的算法。本实验将带领大家学习决策树的基本原理，并学习使用 scikit-learn 来构建一个决策树分类模型，最后使用此模型预测鸢尾花的种类实验时长：45分钟主要步骤：Anaconda环境部署鸢尾花数据集简介构建决策树模型训练模型利用决策树模型进行预测预测结果展示决策树模型绘制2、实验环境虚拟机数量：1系统版本：CentOS 7
第一个应用：鸢尾花分类本例中我们用到了鸢尾花（Iris）数据集，这是机器学习和统计学中一个经典的数据集。初识数据：都有哪些数据呢？ from sklearn.datasets import load_iris
data = load_iris()
print('key of load_iris:\n{}'.format(data.keys())) 结果：
key of load_iris:
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import warnings
from sklearn import tree #决策树
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier #分类树
from
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2023-11-09 11:02:50
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# 用 Python 实现决策树分类鸢尾花数据集
决策树是一种常用的分类和回归模型，适合入门学习机器学习的概念。本篇文章将带你通过 Python 实现一个基于决策树的鸢尾花（Iris）分类模型。鸢尾花数据集是机器学习中经典的数据集，广泛用于分类算法的实验。
## 文章结构
1. **流程概述**
2. **环境准备**
3. **数据加载与探索**
4. **数据预处理**
5. **构建决
决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法，决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果。决策树是一种十分常用的分类方法，需要监督学习，监督学习就是给出一堆样本，每个样本都有一组属性和一个分类结果，也就是分类结果已知，那么通过学习这些样本得到一个决策树，这个决策树能够对新的数据给出正确的
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2023-12-15 20:18:29
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目录决策树(鸢尾花分类)一、导入模块二、获取数据三、构建决策边界四、训练模型五、可视化六、可视化决策树更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html决策树(鸢尾花分类)一、导入模块import numpy as np
import matpl
原创
2021-04-16 11:32:17
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目录 决策树(鸢尾花分类) 一、导入模块 二、获取数据 三、构建决策边界 四、训练模型 五、可视化 六、可视化决策树 更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://.cnblogs./nickchen121/p/11
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2019-12-10 17:17:00
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有了上一博客的基础，我们来看看怎么操作鸢尾花的分裂问题。也是做一个简单
原创
2022-12-14 16:22:07
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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da
# 机器学习鸢尾花决策树
## 引言
机器学习是一门研究如何通过计算机系统学习和预测模式的领域。其中，决策树是一种常用的机器学习算法。本文将以鸢尾花数据集为例，介绍决策树的原理和实现过程，并使用Python编写代码示例进行演示。
## 决策树原理
决策树是一种基于树状结构的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。它通过对数据集进行逐步划分，构建一棵树，使得每个叶节点上的样本属于同一类别或具有
原创
2023-08-25 15:51:22
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# 机器学习之鸢尾花-决策树实现
## 简介
在本篇文章中，我们将介绍如何使用决策树算法实现“机器学习之鸢尾花”任务。决策树是一种基于树结构的监督学习算法，它可以用于分类和回归问题。在我们的任务中，我们将使用决策树算法对鸢尾花数据集进行分类。
## 整体流程
下面是实现“机器学习之鸢尾花-决策树”任务的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入数据
原创
2023-09-11 04:47:41
435阅读
Decision Trees (DTs) 是一种用来 classificat
原创
2022-04-07 16:39:23
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文章目录鸢尾花数据集分析监督学习-决策树无监督学习-Kmeans附：系列文章 鸢尾花数据集分析鸢尾花数据集分析指的是对鸢尾花数据集进行数据分析和建模的过程。鸢尾花数据集是一种经典的分类问题数据集，常用于机器学习和统计模型的教学和方法验证。监督学习-决策树# 导入机器学习相关库
from sklearn import datasets
from sklearn import tree
impor
一、 数据集Iris（鸢尾花）数据集是多重变量分析的数据集。 数据集包含150行数据，分为3类，每类50行数据。 每行数据包含4个属性
原创
2022-08-04 17:35:26
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①导入相关扩展包 from sklearn.tree import DecisionTreeC
原创
2022-09-13 12:46:15
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属于监督学习算法 包括四个方面，训练，测试，评估，预测 此次记录也适合从这四个方面出发一：训练利用已知的鸢尾花数据构建机器学习模型，用于预测新测量的鸢尾花的品种。 鸢尾花的数据哪里来呢？有一个开源项目叫做sciket-learn，里面有鸢尾花的150个数据集。1.1安装sciket-learnpip install sciket-learn1.2安装必要的工具和库文件pip install nu
二分类实现辨别是否是鸢尾花尽管名为逻辑回归，但实际上是一个分类模型，尤其是在我们只有两个类时。逻辑回归的名称来源于将输入的任意实值x转换成值在0到1 采用sigmoid,划为[0,1]之间的数据 ,可以解释为概率为了简单起见，我们将重点关注前两个特征：花萼长度——我们将其称为特征f1，花萼的宽度——我们将其称为特征f2。使用在线性回归中学习的技巧，我们可以把输入x表示成两个特征f1和f2的一个线性
决策树决策树是属于有监督机器学习的一种，起源非常早，符合直觉并且非常直观，模仿人类做决 策的过程，早期人工智能模型
最开始选取鸢尾花数据集来了解决策树模型时，笔者是按照学习报告的形式来写得，在这里将以原形式上传。格式较为繁复，希望读者可以耐心看完，谢谢大家。 目录1、问题描述2、数据准备与数据预处理 2.1 收集数据 2.2划分数据集3、数据可视化4、模型基本原理与算法实现 4.1 KNN算法基本原理及主程序 4
markdown模式： 找到一张鸢尾花的照片，复制图片地址 输入感叹号、中括号、小括号，然后小括号里面地址放进去 就可将图片执行出来 或者 鸢尾花因为自然环境的不同，所以类别可以细分X = iris['data']
y = iris['target']
#150代表150个样本，4代表着4个属性：花萼长、宽；花瓣长、宽
X.shape#将数据划分，一分为二：一部分用于训练，另一部分用于测试
#将
