3.19 机器学习应用：鸢尾花分类Iris_机器学习识别鸢尾花的种类属于什么类型

一、数据描述、调用

测量数据：花瓣的长度和宽度以及花萼的长度和宽度，所有测量结果的单位都是厘米

类别：属于setosa、versicolor 或virginica 三个品种之一

机器学习中的个体叫作样本（sample），其属性叫作特征（feature）。data 数组的形状（shape）是样本数乘以特征数。

#调用load_iris 函数来加载数据
from sklearn.datasets import load_iris
iris_dataset = load_iris()# load_iris 返回的iris 对象是一个Bunch 对象，与字典非常相似，里面包含键和值
 
#查看键值
print("Keys of iris_dataset:\n{}".format(iris_dataset.keys()))
#查看DESCR中数据集介绍
print(iris_dataset['DESCR'][:193] + "\n...")
#查看 'target_names'中花的品种
print("target names:{}".format(iris_dataset['target_names']))
#data类型
print("Type of data: {}".format(type(iris_dataset['data'])))
#data的容量
print("Shape of data: {}".format(iris_dataset['data'].shape))
#查看target
print("target:\n{}".format(iris_dataset['target']))

二、设定训练数据 测试数据

将收集好的带标签数据（此例中是150 朵花的测量数据）分成两部分。一部分数据用于构建机器学习模型，叫作训练数据（training data）或训练集（training set）。其余的数据用来评估模型性能，叫作测试数据（test data）、测试集（testset）或留出集（hold-out set）。

scikit-learn 中的train_test_split 函数：利用伪随机数生成器打乱数据集并进行拆分。75%训练集，25%测试集（经验比例）分配

标识：数据X，标签y

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    iris_dataset['data'], iris_dataset['target'], random_state=0) #data+target

为了确保多次运行同一函数能够得到相同的输出，我们利用random_state 参数指定了随机数生成器的种子。这样函数输出就是固定不变的，所以这行代码的输出始终相同。

三、观察数据

检查数据的最佳方法之一就是将其可视化。如绘制散点图（scatter plot），但只能看两个特征。可以绘制散点图矩阵（pair plot），两两看所有特征。（散点图矩阵无法同时显示所有特征之间的关系，所以这种可视化方法可能无法展示数据的某些有趣内容。）

散点图矩阵：首先将NumPy 数组转换成pandas DataFrame。pandas 有一个绘制散点图矩阵的函数，叫作scatter_matrix。pd.plotting.scatter_matrix，其参数介绍https://blog.csdn.net/leilei9406/article/details/83538117?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task

矩阵的对角线是每个特征的直方图

#散点图矩阵
# 利用X_train中的数据创建DataFrame
# 利用iris_dataset.feature_names中的字符串对数据列进行标记
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
iris_dataframe = pd.DataFrame(X_train,columns=iris_dataset.feature_names)
#利用DataFrame创建散点图矩阵，按y_train着色
grr = pd.plotting.scatter_matrix(iris_dataframe, c=y_train,figsize=(15,15),marker='o',hist_kwds={'bins':20},s=60,alpha=.8)
plt.show()

四、构建模型：k近邻算法

scikit-learn 中所有的机器学习模型都在各自的类中实现，这些类被称为Estimator类。k 近邻分类算法是在neighbors 模块的KNeighborsClassifier 类中实现的。我们需要将这个类实例化为一个对象，然后才能使用这个模型。这时我们需要设置模型的参数。KNeighborsClassifier 最重要的参数就是邻居的数目

knn 对象对算法进行了封装，既包括用训练数据构建模型的算法，也包括对新数据点进行预测的算法。它还包括算法从训练数据中提取的信息。对于KNeighborsClassifier 来说，里面只保存了训练集。
想要基于训练集来构建模型，需要调用knn 对象的fit 方法，输入参数为X_train 和y_train，二者都是NumPy 数组，前者包含训练数据，后者包含相应的训练标签：

#k neighbors
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)
knn.fit(X_train, y_train) #构建模型

fit 方法返回的是knn 对象本身并做原处修改，因此我们得到了分类器的字符串表示。从中可以看出构建模型时用到的参数

五、预测

想象一下，我们在野外发现了一朵鸢尾花，花萼长5cm 宽2.9cm，花瓣长1cm 宽0.2cm。这朵鸢尾花属于哪个品种？

我们将这朵花的测量数据转换为二维NumPy 数组的一行，这是因为scikit-learn的输入数据必须是二维数组。

#预测
import numpy as np
X_new = np.array([[5,2.9,1,0.2]])
print("X_new.shape:{}".format(X_new.shape))
 
prediction = knn.predict(X_new)
print("prediction:{}".format(prediction))
print("Predicted target name:{}".format(iris_dataset['target_names'][prediction]))

Prediction: [0]
Predicted target name: ['setosa']

输出了类别和品种

六、评估模型

我们可以对测试数据中的每朵鸢尾花进行预测，并将预测结果与标签（已知的品种）进行对比。我们可以通过计算精度（accuracy）来衡量模型的优劣，精度就是品种预测正确的花所占的比例：

#评估模型
 
# 对测试数据进行预测
y_pred = knn.predict(X_test)
print("test set prediction:\n{}".format(y_pred))
 
# 两种方法 算预测准确度
print("test set score:\n{:.2f}".format(np.mean(y_pred == y_test)))
print("test set score:\n{:.2f}".format(knn.score(X_test, y_test)))

 

总结：

1. k近邻算法的使用比较简单，先给定参数n_neighbors，建立模型knn.fit(X_train, y_train)，预测用knn.predict(X_test)，然后评估模型预测准确性np.mean(y_pred == y_test)或knn.score(X_test,y_test)
2. 散点图矩阵的绘制：将NumPy 数组转换成pandas DataFrame，再用pd.plotting.scatter_matrix

参考《python机器学习基础教程》第一章