机器学习实战：以鸢尾花数据集分类问题为例

在当今数据驱动的时代，机器学习已成为解决复杂问题的重要工具。本文将通过一个具体的分类问题——鸢尾花数据集（Iris Dataset）的分类，展示如何在实际项目中应用机器学习。我们将使用Python编程语言，并借助流行的机器学习库scikit-learn来实现这一目标。文章将详细介绍数据预处理、模型选择、训练、评估以及预测等步骤，并提供完整且可直接运行的代码示例。

一、项目背景与数据集介绍

鸢尾花数据集是机器学习领域最著名的数据集之一，由R.A. Fisher于1936年收集。该数据集包含了150个样本，每个样本有4个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度），这些特征用于区分三种不同的鸢尾花种类：Setosa、Versicolour和Virginica。

二、环境准备

在开始之前，请确保你的Python环境中安装了必要的库。你可以使用pip来安装这些库：

bash复制代码

pip install numpy pandas scikit-learn matplotlib seaborn

三、数据加载与预处理

首先，我们需要加载数据集并进行初步的探索性数据分析（EDA）。

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
 
# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)
df['target'] = iris.target
 
# 查看数据集的前几行
print(df.head())

输出：

sepal length (cm)  sepal width (cm)  petal length (cm)  petal width (cm)  \
0                5.1               3.5                1.4               0.2   
1                4.9               3.0                1.4               0.2   
2                4.7               3.2                1.3               0.2   
3                4.6               3.1                1.5               0.2   
4                5.0               3.6                1.4               0.2   
 
   target  
0       0  
1       0  
2       0  
3       0  
4       0

运行结果如下所示：