python机器学习之门之sklearn的使用（使用鸢尾花数据集）

sklearn全称为scikit learn 专门提供了python机器学习的模块是一个高效的数据分析算法工具建议在numpy scipy matplotlib上

对于大多数机器学习通常有以下四个数据集

1：train_data 训练数据集

2：train_target 训练数据的真是结果集

3:test_data 测试数据集

4:test_target 测试数据对应的真是结果用来检测预测的正确性

sklearn模块提供了一个强大的数据库包括鸢尾花波士顿房价等等下面用鸢尾花数据集做演示

鸢尾花(iris)数据集是常用的分类实验数据集由fisher在1936年收集整理，包含150个数据集分为三类每类五十条数据每条数据包含4个属性。

效果图如下

代码如下

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.datasets import load_boston
import matplotlib; matplotlib.use('TkAgg')
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data=load_iris()
print("以下是鸢尾花数据集")data =pd.DataFrame(data=load_iris().data,columns=load_iris().feature_names)#转换为dataframe对象
print(data)
x=data.iloc[:,[0,2]].values
plt.scatter(x[:50,0],x[:50,1],color='red',marker='o',label='setosa')
plt.scatter(x[50:100,0],x[50:100,1],color='blue',marker='x',label='versicolor')
plt.scatter(x[100:,0],x[100:,1],color='green',marker='+',label='Virginica')
plt.xlabel('sepal length')
plt.ylabel('petal length')
plt.legend(loc=2)
plt.show()

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