【机器学习实战入门项目】基于机器学习的鸢尾花分类项目 Iris Flower Classification Project using Machine Learning【含代码数据集】【亲测有效】

基于机器学习的鸢尾花分类项目 Iris Flower Classification Project using Machine Learning

介绍：

本项目利用机器学习模型对鸢尾花进行分类。鸢尾花数据集是一个著名的机器学习数据集，包含三种类别的花朵：Setosa、Versicolor和Virginica，每种类别由四个特征描述：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。

什么是机器学习？

机器学习是关于从数据中学习预测或提取知识的过程。它是人工智能的一个子领域。机器学习算法基于样本数据（即训练数据）构建模型，并根据训练数据对新数据进行预测。

机器学习的类别：

1. 监督学习：基于带有正确输出标签的已标注训练数据进行训练。
2. 无监督学习：不基于标签数据进行学习，而是从无标签数据中学习模式，通常用于聚类分析。
3. 半监督学习：介于监督学习和无监督学习之间，使用少量标注数据和大量未标注数据进行训练。

机器学习的应用：

1. 语音识别：利用自然语言处理（NLP）将人类语音转换为文本，反之亦然。例如：Google Assistant、Alexa、Siri。
2. 推荐引擎：根据用户的历史行为和搜索数据，推荐新产品或内容。例如：亚马逊产品推荐、Spotify音乐推荐。
3. 聊天机器人：在无需人工代理的情况下提供客户服务，根据用户提问给出回答。

方法：

本项目将采用监督学习方法，使用称为“支持向量机”（SVM）的算法进行分类。
在这个项目中，我们将使用一种称为“支持向量机”的算法，通过监督学习的方法来解决这个问题。

在这个项目中，我们将使用一种称为“支持向量机”的算法，通过监督学习的方法来解决这个问题。

支持向量机：支持向量机（也称为支持向量网络）是一种监督机器学习算法，用于分类和回归分析。SVM 是最鲁棒的分类方法之一。

SVM 通过在两个类别之间近似一条分隔线（超平面）来实现分类。

SVM 算法会找到两个类别中距离分隔线最近的点，这些点被称为支持向量。接着，算法会计算分隔线与支持向量之间的距离，这个距离被称为间隔。SVM 的主要目标是最大化这个间隔。具有最大间隔的超平面被称为最优超平面。

SVM 主要原生支持二分类问题。对于多分类问题，SVM 会将数据分解为多个二分类任务，并利用相同的原理，将多分类问题转化为多个二分类问题来解决。

先决条件：

• 库：NumPy、Matplotlib、Seaborn、Pandas、Scikit-learn

鸢尾花分类步骤：

1. 加载数据：
   • 使用Pandas加载数据集。

   import pandas as pd
   columns = ['Sepal length', 'Sepal width', 'Petal length', 'Petal width', 'Class_labels']
   df = pd.read_csv('iris.data', names=columns)
   print(df.head())
   

2. 分析和可视化数据：
   • 进行基本的统计分析。

     print(df.describe())
     

   • 使用Seaborn可视化数据。

     import seaborn as sns
     sns.pairplot(df, hue='Class_labels')
     

   • 绘制各类别的特征平均值图。

     import matplotlib.pyplot as plt
     import numpy as np
     # 绘制平均值的代码
     

3. 模型训练：

   • 将数据划分为训练集和测试集。

     from sklearn.model_selection import train_test_split
     X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.2)
     

   • 使用SVM算法训练模型。

     from sklearn.svm import SVC
     svn = SVC()
     svn.fit(X_train, y_train)
     

4. 模型评估：

   • 在测试集上进行预测。

     predictions = svn.predict(X_test)
     

   • 计算模型的准确率。

     from sklearn.metrics import accuracy_score
     print("准确率:", accuracy_score(y_test, predictions))
     

   • 生成详细的分类报告。

     from sklearn.metrics import classification_report
     print(classification_report(y_test, predictions))
     

5. 测试模型：

   • 对新的、未见数据进行预测。

     X_new = np.array([[3, 2, 1, 0.2], [4.9, 2.2, 3.8, 1.1], [5.3, 2.5, 4.6, 1.9]])
     prediction = svn.predict(X_new)
     print("预测的物种:", prediction)
     

6. 保存和加载模型：

   • 使用pickle保存训练好的模型。

     import pickle
     with open('SVM.pickle', 'wb') as f:
         pickle.dump(svn, f)
     

   • 加载模型以供 future 使用。

     with open('SVM.pickle', 'rb') as f:
         model = pickle.load(f)
     print(model.predict(X_new))
     

总结：

本项目展示了使用SVM算法构建机器学习模型对鸢尾花进行分类的过程。涵盖了数据加载、分析、模型训练、评估和部署。该模型在分类准确率上达到了96%以上，证明了其在根据萼片和花瓣测量值分类鸢尾花方面的有效性。

彩蛋数据介绍：

数据集特征

• 数据类型: 表格型数据
• 学科领域: 生物学
• 相关任务: 分类
• 特征类型: 实数型
• 实例数量: 150
• 特征数量: 4

数据集信息

• 实例代表什么: 每个实例代表一种植物。
• 附加信息: 该数据集是最早用于评估分类方法的数据集之一，来自费舍尔1936年的研究。数据集包含3类，每类50个实例，其中一类与其他两类线性可分，而其他两类之间不可线性分离。
• 预测属性: 鸢尾花的种类（Iris Setosa, Iris Versicolour, 或 Iris Virginica）。
• 是否有缺失值: 没有。

变量表

数据集文件

• bezdekIris.data: 4.4 KB
• iris.data: 4.4 KB
• iris.names: 2.9 KB
• Index: 105 Bytes

引用论文

• 论文标题: The Iris data set: In search of the source of virginica
• 作者: A. Unwin, K. Kleinman
• 发表年份: 2021
• 发表期刊: Significance

注意事项

• 第35个样本应为：4.9,3.1,1.5,0.2,“Iris-setosa”，错误出现在第四个特征。
• 第38个样本应为：4.9,3.6,1.4,0.1,“Iris-setosa”，错误出现在第二个和第三个特征。

通过以上信息，您可以更好地理解和使用该数据集进行研究和分析。

鸢尾花分类项目
源码和数据集：链接: 鸢尾花分类项目 源代码与数据集 iris-flower-classification-project 源码和数据集