Iris_data_analysis

SVM调用实例——鸢尾花

任务描述:

构建一个模型，根据鸢尾花的花萼和花瓣大小将其分为三种不同的品种。

数据集:

每一行数据由4个特征值及1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。

代码实现：

# ! /usr/bin/env python37
# ! -*- coding:utf-8 -*-
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# HomePage:https://www.cnblogs.com/Qzzz/
# FileName: Iris.py
# Version:1.0.5
# ====#====#====#====

#*************导入必要的包***********************
# numpy：用于科学计算
# matplotlib：用于进行可视化
# sklearn：机器学习算法
import numpy as np
from sklearn import model_selection as mo
from sklearn import svm
from sklearn.svm import SVC
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
from matplotlib import colors

#*************将字符串转为整型，便于数据加载***********************
#在函数中建立了一个对应字典，输入字符串，输出字符串对应的数字
def iris_type(s):
#   print(type(s))
    it = {b'Iris-setosa':0, b'Iris-versicolor':1, b'Iris-virginica':2}
    return it[s]
#加载数据
data_path='./iris.data'
data = np.loadtxt(data_path,                          #数据文件的路径
                  dtype = float,                      #数据类型
                  delimiter=',',                      #数据分隔符
                  converters={4:iris_type})           #将第五列使用函数iris_type进行转换
# print(data)
# print(data.shape)
#数据分割
x,y = np.split(data,                                  #要切分的数组
               (4,),                                  #沿轴切分的位置，第5列开始往后为y
               axis=1)                                #1代表纵向分割，按列分割

x = x[:,0:2]
#第一个逗号之前表示行，只有冒号表示所有行，第二个冒号0:2表示0,1两列
#在X中我们取前两列作为特征，为了后面的可视化，原始的四维不好画图，x[:,0:4]代表第一为全取，第二维取0~2
#????剩下两列的数据不做处理????
# print(x)
x_train,x_test,y_train,y_test=mo.train_test_split(x,                #所要划分的样本特征集
                                                  y,                #所要划分的样本结果
                                                  random_state=1,   #随机数种子确保产生的随机数组相同
                                                  test_size=0.3)    #测试样本占比

#**********************SVM分类器构建*************************
def classifier():
    #clf = svm.SVC(C=0.8, kernel='rbf', gamma=50, decision_function_shape='ovr)
    clf = svm.SVC(C=0.5,                             #误差项惩罚系数，默认值是1
                  kernel = 'linear',                 #线性核 kernel='rbf':高斯核
                  decision_function_shape = 'ovr')   #决策函数
    return clf

clf = classifier()

#************************模型训练*****************************
# y_train.ravel()              #扁平化操作，将原来的二维数组转换为一维数组
# array([2., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 2., 2., 2., 2., 2., 1., 2., 1., 0., 2.,
#        2., 0., 0., 2., 0., 2., 2., 1., 1., 2., 2., 0., 1., 1., 2., 1., 2.,
#        1., 0., 0., 0., 2., 0., 1., 2., 2., 0., 0., 1., 0., 2., 1., 2., 2.,
#        1., 2., 2., 1., 0., 1., 0., 1., 1., 0., 1., 0., 0., 2., 2., 2., 0.,
#        0., 1., 0., 2., 0., 2., 2., 0., 2., 0., 1., 0., 1., 1., 0., 0., 1.,
#        0., 1., 1., 0., 1., 1., 1., 1., 2., 0., 0., 2., 1., 2., 1., 2., 2.,
#        1., 2., 0.])
def train(clf, x_train, y_train):
    clf.fit(x_train,            #训练及特征向量，fit表示输入数据开始拟合
            y_train.ravel())    #训练集目标值扁平化，将原来的二维数组转换为一维数组

train(clf, x_train, y_train)

#**************模型评估并判断ab是否相等，计算acc的均值*************
def show_accuracy(a, b, tip):
    acc = a.ravel() == b.ravel()
    print('%s Accuracy:%.3f' %(tip, np.mean(acc)))

def print_accuracy(clf, x_train, y_train, x_test, y_test):
    #分别打印训练集和测试集的准确率
    print('training prediction:%.3f' %(clf.score(x_train, y_train)))
    print('test data prediction:%.3f' %(clf.score(x_test, y_test)))
    #原始结果与预测结果进行比对
    show_accuracy(clf.predict(x_train), y_train, 'training data')
    show_accuracy(clf.predict(x_test), y_test, 'testing data')
    #计算决策函数的值，表示x到各分割平面的距离
    print('decision_function:\n', clf.decision_function(x_train))

print_accuracy(clf, x_train, y_train, x_test, y_test)

#************************模型使用*************************
def draw(clf, x):
    iris_feature = 'sepal length', 'sepal width', 'petal lenght', 'petal width'
        # 开始画图
    x1_min, x1_max = x[:, 0].min(), x[:, 0].max()               #第0列的范围
    x2_min, x2_max = x[:, 1].min(), x[:, 1].max()               #第1列的范围
    x1, x2 = np.mgrid[x1_min:x1_max:200j, x2_min:x2_max:200j]   #生成网格采样点 开始坐标：结束坐标（不包括）：步长
    #flat将二维数组转换成1个1维的迭代器，然后把x1和x2的所有可能值给匹配成为样本点
    grid_test = np.stack((x1.flat, x2.flat), axis=1)            #stack():沿着新的轴加入一系列数组，竖着（按列）增加两个数组，grid_test的shape：(40000, 2)
    print('grid_test:\n', grid_test)
    # 输出样本到决策面的距离
    z = clf.decision_function(grid_test)
    print('the distance to decision plane:\n', z)

    grid_hat = clf.predict(grid_test)                           # 预测分类值 得到【0,0.。。。2,2,2】
    print('grid_hat:\n', grid_hat)
    grid_hat = grid_hat.reshape(x1.shape)                       # reshape grid_hat和x1形状一致
                                                                #若3*3矩阵e，则e.shape()为3*3,表示3行3列
    #light是网格测试点的配色，相当于背景
    #dark是样本点的配色
    cm_light = mpl.colors.ListedColormap(['#A0FFA0', '#FFA0A0', '#A0A0FF'])
    cm_dark = mpl.colors.ListedColormap(['g', 'b', 'r'])
     #画出所有网格样本点被判断为的分类，作为背景
    plt.pcolormesh(x1, x2, grid_hat, cmap=cm_light)                                   # pcolormesh(x,y,z,cmap)这里参数代入
                                                                                      # x1，x2，grid_hat，cmap=cm_light绘制的是背景。
    #squeeze()把y的个数为1的维度去掉，也就是变成一维。
    plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], c=np.squeeze(y), edgecolor='k', s=50, cmap=cm_dark) # 样本点
    plt.scatter(x_test[:, 0], x_test[:, 1], s=200, facecolor='yellow', zorder=10, marker='+')       # 测试点
    plt.xlabel(iris_feature[0], fontsize=20)
    plt.ylabel(iris_feature[1], fontsize=20)
    plt.xlim(x1_min, x1_max)
    plt.ylim(x2_min, x2_max)
    plt.title('svm in iris data classification', fontsize=30)
    plt.grid()
    plt.show()