机器学习入门案例:鸢尾花数据集分类 绘制PR曲线
案例使用鸢尾花数据集进行分类预测,并绘制评价分类性能的PR曲线图
认识分类任务和数据集
Iris(鸢尾花)数据集
案例演示中使用的是有监督的机器学习算法:SVM 支持向量机
建立模型的流程如下:
训练接和测试集的拆分:
使用留出法(Hold-Out Method)
按照一定的比例将数据分为训练集和测试集
分类问题:
分类性能评价和PR图
分类性能度量—准确率
分类性能度量—精确率和召回率
精确率是分类预测结果中的正例的比例,召回率是指被分类器真正判定为正例的比率。
分类性能度量—P‐R曲线
如何绘制PR曲线?
简单的来说,要形成PR曲线,我们需要不断的设定阈值,比如说当预测分数大于0.6(阈值)时,我们认为是 P 正例;不断的调整阈值,得到不同的precision 和 recall,可以绘制出PR曲线。
分类性能度量—ROC‐AUC计算
代码实现
获取代码:回复公众号 ”鸢尾花“
结果如下:
写在最后
本案例是对鸢尾花数据集进行分类预测的监督学习模型,包含了机器学习建模过程所用到的概念,可以作为学习机器学习的入门案例来使用。
好文章,我 在看❤
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