K-近邻算法之案例：鸢尾花种类预测--数据集介绍

本实验介绍了使用Python进行机器学习的一些基本概念。在本案例中，将使用K-Nearest Neighbor（KNN）算法对鸢尾花的种类进行分类，并测量花的特征。

本案例目的：

遵循并理解完整的机器学习过程
对机器学习原理和相关术语有基本的了解。
了解评估机器学习模型的基本过程。

1 案例：鸢尾花种类预测

Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。关于数据集的具体介绍：

2 scikit-learn中数据集介绍

2.1 scikit-learn数据集API介绍

sklearn.datasets 【获取数据集】
- 加载获取流行数据集
- datasets.load_*() 【小数据：读数据从本地获取】
  - 获取小规模数据集，数据包含在datasets里
- datasets.fetch_*(data_home=None) 【大数据，该数据从网上下载】
  - 获取大规模数据集，需要从网络上下载，函数的第一个参数是data_home，表示数据集下载的目录,默认是 ~/scikit_learn_data/

2.1.1 sklearn小数据集

sklearn.datasets.load_iris()

加载并返回鸢尾花数据集

2.1.2 sklearn大数据集

sklearn.datasets.fetch_20newsgroups(data_home=None,subset=‘train’) 【subset：表示获取到的数据集类型】
- subset：'train'或者'test'，'all'，可选，选择要加载的数据集。
- 训练集的“训练”，测试集的“测试”，两者的“全部”

2.2 sklearn数据集返回值介绍

load和fetch返回的数据类型datasets.base.Bunch(字典格式)
- data：特征数据数组，是 [n_samples * n_features] 的二维 numpy.ndarray 数组
- target：标签数组，是 n_samples 的一维 numpy.ndarray 数组
- DESCR：数据描述
- feature_names：特征名,新闻数据，手写数字、回归数据集没有
- target_names：标签名

from sklearn.datasets import load_iris
# 获取鸢尾花数据集
iris = load_iris()
print("鸢尾花数据集的返回值：\n", iris)
# 返回值是一个继承自字典的Bench
print("鸢尾花的特征值:\n", iris["data"])
print("鸢尾花的目标值：\n", iris.target)
print("鸢尾花特征的名字：\n", iris.feature_names)
print("鸢尾花目标值的名字：\n", iris.target_names)
print("鸢尾花的描述：\n", iris.DESCR)

2.3 查看数据分布

通过创建一些图，以查看不同类别是如何通过特征来区分的。在理想情况下，标签类将由一个或多个特征对完美分隔。在现实世界中，这种理想情况很少会发生。

seaborn介绍
- Seaborn 是基于 Matplotlib 核心库进行了更高级的 API 封装，可以让你轻松地画出更漂亮的图形。而 Seaborn 的漂亮主要体现在配色更加舒服、以及图形元素的样式更加细腻。
- 安装 pip3 install seaborn
- seaborn.lmplot() 是一个非常有用的方法，它会在绘制二维散点图时，自动完成回归拟合
  - sns.lmplot() 里的 x, y 分别代表横纵坐标的列名,
  - data= 是关联到数据集,
  - hue=*代表按照 species即花的类别分类显示,
  - fit_reg=是否进行线性拟合。
- 参考链接: api链接

%matplotlib inline    #  可视化声明，一些老的版本不显示图的时候使用，现在基本上不会使用
# 内嵌绘图
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd# 把数据转换成dataframe的格式
iris_d = pd.DataFrame(iris['data'], columns = ['Sepal_Length', 'Sepal_Width', 'Petal_Length', 'Petal_Width'])
iris_d['Species'] = iris.targetdef plot_iris(iris, col1, col2):sns.lmplot(x = col1, y = col2, data = iris, hue = "Species", fit_reg = False)plt.xlabel(col1)plt.ylabel(col2)plt.title('鸢尾花种类分布图')plt.show()
plot_iris(iris_d, 'Petal_Width', 'Sepal_Length')

2.4 数据集的划分

机器学习一般的数据集会划分为两个部分：

训练数据：用于训练，构建模型
测试数据：在模型检验时使用，用于评估模型是否有效

划分比例：

训练集：70% 80% 75%
测试集：30% 20% 25%

数据集划分api

sklearn.model_selection.train_test_split(arrays, *options)
- x 数据集的特征值
- y 数据集的标签值【目标值】
- test_size 测试集的大小，一般为float
- random_state 随机数种子,不同的种子会造成不同的随机采样结果。相同的种子采样结果相同。
- return 测试集特征训练集特征值值，训练标签，测试标签(默认随机取) 【这儿为return x_train,x_test,y_train,y_test的顺序不能写乱】

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 1、获取鸢尾花数据集
iris = load_iris()
# 对鸢尾花数据集进行分割
# 训练集的特征值x_train 测试集的特征值x_test 训练集的目标值y_train 测试集的目标值y_test
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, random_state=22)
print("x_train:\n", x_train.shape)
# 随机数种子
x_train1, x_test1, y_train1, y_test1 = train_test_split(iris.data, iris.target, random_state=6)
x_train2, x_test2, y_train2, y_test2 = train_test_split(iris.data, iris.target, random_state=6)
print("如果随机数种子不一致：\n", x_train == x_train1)
print("如果随机数种子一致：\n", x_train1 == x_train2)

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1 案例：鸢尾花种类预测

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2.3 查看数据分布

2.4 数据集的划分

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