python机器学习入门案例——基于SVM分类器的鸢尾花分类（附完整代码）

数据集介绍 总共包含150行数据 每一行数据由 4 个特征值及一个目标值组成。 4 个特征值分别为：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度 目标值为三种不同类别的鸢尾花，分别为： Iris Setosa、Iris Versicolour、Iris Virginica 数据集中每朵鸢尾花叫做一个数据点，它的品种叫做它的标签 数据集样式: 导入需要的模块包 import numpy as np from matplotlib import colors from sklearn import svm from sklearn import model_selection import mat 在本文中，我们将探讨Python机器学习的一个入门案例，特别是如何使用支持向量机（SVM）分类器对鸢尾花数据集进行分类。这个案例涵盖了数据预处理、模型构建、训练以及性能评估。 鸢尾花数据集是机器学习领域经典的数据集，包含了150个样本，每个样本由4个特征（萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度）和1个目标值（鸢尾花的种类，包括Iris Setosa、Iris Versicolour、Iris Virginica）。这个数据集被广泛用于教学和算法验证，因为它具有清晰的分类边界和适度的样本数量。 在Python中，我们可以使用numpy库处理数值型数据，matplotlib库进行数据可视化，而机器学习相关的操作则依赖于scikit-learn库。在这个案例中，我们首先导入了这些必要的模块，如numpy、colors、svm、model_selection、matplotlib.pyplot和matplotlib。 数据预处理阶段，我们从指定路径加载数据并转换数据类型。特别是，第4列（目标值）是字符串，我们需要将其转换为整型，以便于后续的计算。这里，我们定义了一个函数`iris_type`，将鸢尾花的种类映射到整数。然后，使用scikit-learn的`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集，比例为70%训练集和30%测试集，以评估模型的泛化能力。 接下来，我们构建SVM分类器。SVM是一种有效的监督学习算法，特别适用于分类任务。在这里，我们选择了线性核函数（`kernel='linear'`），这适合于数据线性可分的情况。参数`C`控制了模型的复杂度，它是正则化参数，较大的`C`值意味着模型对误分类的容忍度较低，可能导致过拟合；较小的`C`值则可能导致欠拟合。此外，`decision_function_shape='ovr'`表示使用一对一（One-vs-One，OVO）策略处理多分类问题，即将每个类别与其他所有类别分别进行比较。 模型训练阶段，我们调用`fit`方法，用训练集的特征和目标值对SVM分类器进行训练。 模型评估阶段，我们计算训练集和测试集的准确率来衡量模型的表现。`show_accuracy`函数比较了预测结果和真实结果，计算出准确率，并以百分比形式输出。 总结来说，这个案例向我们展示了如何使用Python和scikit-learn库进行基本的机器学习流程，包括数据预处理、模型构建、训练和评估。通过实践这个案例，读者能够更好地理解SVM分类器的工作原理以及如何在实际项目中应用。