做一个logitic分类之鸢尾花数据集的分类

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做一个logitic分类之鸢尾花数据集的分类

做一个logitic分类之鸢尾花数据集的分类 Iris 鸢尾花数据集是一个经典数据集,在统计学习和机器学习领域都经常被用作示例.数据集内包含 3 类共 150 条记录,每类各 50 个数据,每条记录都有 4 项特征:花萼长度.花萼宽度.花瓣长度.花瓣宽度,可以通过这4个特征预测鸢尾花卉属于(iris-setosa, iris-versicolour, iris-virginica)中的哪一品种. 首先我们来加载一下数据集.同时大概的展示下数据结构和数据摘要. import numpy as np…

实验一使用sklearn的决策树实现iris鸢尾花数据集的分类

使用sklearn的决策树实现iris鸢尾花数据集的分类要求: 建立分类模型,至少包含4个剪枝参数:max_depth.min_samples_leaf .min_samples_split.max_features和criterion参数. 运用GridSearchCV,寻找出最优参数. 绘制出在不同的max_depth下的学习曲线. 步骤: 一.导入各种我们需要的模块或者数据集等 graphviz安装(安装完配置好路径还是不行的话重启一下电脑) from sklearn import tr…

Python实现鸢尾花数据集分类问题——基于skearn的NaiveBayes

Python实现鸢尾花数据集分类问题——基于skearn的NaiveBayes 代码如下: # !/usr/bin/env python # encoding: utf-8 __author__ = 'Xiaolin Shen' from sklearn.naive_bayes import GaussianNB,BernoulliNB import numpy as np import pandas as pd from sklearn import preprocessing from sk…

Python实现鸢尾花数据集分类问题——基于skearn的LogisticRegression

Python实现鸢尾花数据集分类问题——基于skearn的LogisticRegression 一. 逻辑回归逻辑回归(Logistic Regression)是用于处理因变量为分类变量的回归问题,常见的是二分类或二项分布问题,也可以处理多分类问题,它实际上是属于一种分类方法. 概率p与因变量往往是非线性的,为了解决该类问题,我们引入了logit变换,使得logit(p)与自变量之间存在线性相关的关系,逻辑回归模型定义如下: 1 #Sigmoid曲线: 2 import matplotli…

Python实现鸢尾花数据集分类问题——基于skearn的SVM

Python实现鸢尾花数据集分类问题——基于skearn的SVM 代码如下: # !/usr/bin/env python # encoding: utf-8 __author__ = 'Xiaolin Shen' from sklearn import svm import numpy as np from sklearn import model_selection import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from m…