机器学习基于鸢尾花数据集的决策树与随机森林分类模型对比：特征工程、模型训练及性能评估

内容概要：本文介绍了鸢尾花数据集及其分类任务，详细描述了数据预处理、特征工程、模型建立与评估的完整流程。首先对鸢尾花数据集进行了简要介绍，该数据集包含150个样本，每个样本有4个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度），并分为三个类别（山鸢尾、变色鸢尾、维吉尼亚鸢尾）。接着进行了数据标准化和划分（70%训练集，30%测试集）。随后建立了决策树和随机森林两种分类模型，并对模型进行了训练和预测。最后通过混淆矩阵、准确率曲线、损失函数曲线以及精确率、召回率、F1-Score等指标对两个模型进行了全面的对比分析，结果显示随机森林模型性能优于决策树模型，特别是在迭代过程中表现更加稳定。 适合人群：对机器学习感兴趣的研究人员或学生，尤其是希望深入了解分类算法及其应用的人群。 使用场景及目标：①理解鸢尾花数据集的基本结构和特点；②掌握数据预处理方法如标准化、数据集划分；③学习如何构建和训练决策树与随机森林模型；④通过多种可视化手段对比分析模型性能，选择最优模型。 其他说明：本文不仅提供了完整的代码实现，还详细解释了每一步骤的目的和意义，有助于读者更好地理解和实践机器学习分类任务。建议读者在学习过程中亲自运行代码，观察模型训练过程和结果变化，从而加深对模型的理解。