机器学习 —— 多分类算法--鸢尾花案例

最新推荐文章于 2025-05-05 16:37:22 发布

不埋雷的探长

最新推荐文章于 2025-05-05 16:37:22 发布

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分类专栏：人工智能 - 能落地文章标签：机器学习 SparkML

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本文介绍了使用机器学习进行鸢尾花多分类的案例，通过SparkML库处理鸢尾花数据，包括加载数据、特征工程、模型训练与评估。详细讲述了如何将鸢尾花的花萼和花瓣信息转换为向量，以及如何利用标签数据进行模型训练，并展示了scala和Java版本的代码示例。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、需求说明

通过鸢尾花的花萼和花瓣的长度和宽度，预测出鸢尾花的类别。

二、目的

鸢尾花的特征数据5.0,3.3,1.4,0.2 ====》多分类算法进行训练====》多分类算法模型=====》进行预测

三、思路

加载数据
将鸢尾花的花萼和花瓣的长度和宽度作为特征封装到向量Vector(Array(5.0,3.3,1.4,0.2))
将鸢尾花的字符串类别转换成标签数据Map("Iris-setosa"->0,"Iris-versicolor"->1,"Iris-virginica"->2)
最终要封装成5.0,3.3,1.4,0.2,Iris-setosa===》LabeledPoint(0,Vectors.dense(Array(5.0,3.3,1.4,0.2)))

四、实现步骤流程

1、加载数据

    Logger.getLogger("org").setLevel(Level.WARN)
    val spark = SparkSession.builder().appName("IrisMulti

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四种方法实现鸢尾花

panajie的博客

10-04

2836

四种方法实现鸢尾花 提示：在下机器学习小白，可能会有很多错误，这主要是老师布置的课堂作业，网上东拼西凑的，建议参考，如有不当，还请斧正，非常感谢。好了，直接上代码。 1.使用K-Means算法实现鸢尾花分类 ''' date:2020-10-03 author:panajie goal:使用K-Means算法实现鸢尾花分类 K-Means算法：K-Means算法，对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连

BP神经网络 鸢尾花分类 Python 随机梯度下降法 Adagrad（自适应梯度下降法） dropout优化算法

GV5555的博客

11-27

3000

这里用我自己的语言来讲解鸢尾花分类的三种算法，基础的是随机梯度下降法，第二部分用Adagrad（自适应梯度下降法）来替代随机梯度下降法进行优化，第三部分在基础代码上增加dropout算法来优化模型。其中Adagrad（自适应梯度下降法）和dropout算法的原理需要大家自己去了解，了解了之后再看我的代码就可以很快地理解了！

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基于多种算法实现鸢尾花聚类

九灵猴君的博客

04-12

2489

聚类（Clustering）属于无监督学习的一种，聚类算法是根据数据的内在特征，将数据进行分组（即“内聚成类”），本任务我们通过实现鸢尾花聚类案例掌握Scikit-learn中多种经典的聚类算法（K-Means、MeanShift、Birch）的使用。本任务的主要工作内容：1、K-均值聚类实践2、均值漂移聚类实践3、Birch聚类实践。

k_means算法实战：使用鸢尾花数据集进行测试

weixin_42355400的博客

05-05

1098

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：kMeans是一种无监督学习的聚类方法，用于将数据自动分为多个类别。本压缩包包含C++实现的kMeans算法源代码，以及用于测试的鸢尾花数据集。该数据集包含150个样本，分为三个类别，每个样本具有四个特征值。通过kMeans算法，我们可以根据这些特征值将样本分组，无需依赖类别标签。算法的核心步骤包括初始化聚类中心、样本分配、中心更新和迭代判断。鸢尾花数据集是一个经典的多分类问题数据集，常用于算法的测试和验证，是学习和实践kMeans算法的优

机器学习多分类实践，鸢尾花分类，基于sklearn

weixin_44209013的博客

06-03

1823

数据集介绍 Iris flower数据集是1936年由Sir Ronald Fisher引入的经典多维数据集，可以作为判别分析（discriminant analysis）的样本。该数据集包含Iris花的三个品种(Iris setosa, Iris virginica and Iris versicolor)各50个样本，每个样本还有4个特征参数（分别是萼片的长宽和花瓣的长宽，以厘米为单位），Fisher利用这个数据集开发了一个线性判别模型来辨别花朵的品种。基于Fisher的线性判别模型，该数据集成为了机

机器学习——鸢尾花数据集的线性多分类

Harriet的博客

03-23

5064

文章目录一、认识鸢尾花数据集二、LogisticRegression三、实现线性多分类（一）取萼片的长宽作为特征进行分类（二）取花瓣的长宽作为特征进行分类四、小结五、参考链接一、认识鸢尾花数据集 Iris flower数据集是1936年由Sir Ronald Fisher引入的经典多维数据集，可以作为判别分析（discriminant analysis）的样本。该数据集包含Iris花的三个品种(Iris setosa, Iris virginica and Iris versicolor)各50个样本

python机器学习入门案例——基于SVM分类器的鸢尾花分类（附完整代码）

12-21

在本文中，我们将探讨Python机器学习的一个入门案例，特别是如何使用支持向量机（SVM）分类器对鸢尾花数据集进行分类。这个案例涵盖了数据预处理、模型构建、训练以及性能评估。首先，鸢尾花数据集是机器学习领域...

入门级机器学习项目：基于Scikit-Learn实现鸢尾花数据集分类

03-22

内容概要：本文为机器学习初学者精心准备了一个入门级别的实战项目——利用经典的鸢尾花数据集进行分类任务。通过对整个机器学习项目从理论讲解、数据分析、模型构建、训练、评估到最终的优化与部署的一站式解析，使...

机器学习（KNN二）——案例：鸢尾花数据分类

01-20

这里有我们上篇博客提到的DKTree，还有最基本的KNeighborsClassifier(用于分类) 和 KNeighborsRegressor(用于回归)，这里列出常见的参数：参数 KNeighborsClassifier / KNeighborsRegressor weights 样本...

【机器学习入门】基于sklearn的Python机器学习实战指南：从基础到鸢尾花分类案例详解

最新发布

05-15

内容概要：本文详细介绍了一本面向Python初学者的机器学习指南——《从0到1：Python小白的sklearn机器学习实战秘籍》。文章首先阐述了机器学习在现代生活中的广泛应用及其重要性，接着重点介绍了sklearn这一强大工具...

分类：鸢尾花的分类（四种方法）

u013250861的博客

04-23

1万+

iris数据集的中文名是安德森鸢尾花卉数据集，含有5个key，分别是DESCT，target_name（分类名称，即四个特征值的名称），target（分类，有150个数值，有（0，1，2）三种取值，分别代表三个种类），feature_names（特征名称，三个种类的名称），data（四个特征值，花萼的长、宽，花瓣的长、宽）。 iris包含150个样本，对应数据集的每行数据。每行数据包含每个样本的四个特征和样本的类别信息，所以iris数据集是一个150行5列的二维表。通俗地说，iris数据集是用来给花做分类的

鸢尾花三分类算法

06-21

数据集为鸢尾花数据集，总共有三种类别，利用感知器进行分类，属于模式识别。

心电图心跳信号多分类预测（一）

疯子书生的博客

03-15

4681

目录1.赛题理解1.1赛题概况1.2数据概况1.3代码示例1.3.1数据读取1.3.2分类指标计算示例2.baseline2.1 导入第三方包2.2 读取数据2.3.数据预处理2.4.训练数据/测试数据准备2.5.模型训练2.6.预测结果 1.赛题理解 Tip:心电图心跳信号多分类预测挑战赛。 2016年6月，国务院办公厅印发《国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》,文件指出健康医疗大数据应用发展将带来健康医疗模式的深刻变化，有利于提升健康医疗服务效率和质量。赛题以心电图数据为背景，

鸢尾花线性多分类练习

kelezaji的博客

03-26

319

目录鸢尾花数据集LogisticRegression线性多分类 鸢尾花数据集 ris鸢尾花数据集是一个经典的数据集。包含3类共150条记录，每类各50项数据，每一条记录都有四个体征。可以通过这四个特征来预测鸢尾花属于哪一个品种。类别说明 LogisticRegression 1.LogisticRegression（逻辑回归）说明逻辑回归（Logistic Regression）是用于处理因变量为分类变量的回归问题，常见的是二分类或二项分布问题，也可以处理多分类问题，它实际上是属于一种分类方法。

利用KNN算法对鸢尾花数据集进行种类预测和模型优化

Superman980527的博客

05-06

1126

def k6():#用knn对鸢尾花数据集进行模型评估预测 #导入鸢尾花数据集 from sklearn.datasets import load_iris #导入数据集拆分器 from sklearn.model_selection import train_test_split #导入网格搜索和交叉验证器 from sklearn.model_selection import GridSearchCV #导入特征工程-数据标准化处理 fr.

多分类逻辑回归案例

weixin_71158509的博客

04-10

610

在训练过程中，我们将使用训练集的特征和对应的类别标签来调整模型的参数，以使模型能够更好地预测水果的类别。我们的目标是根据水果的特征预测它们的类别。5. 航空航天：多分类逻辑回归可用于根据飞行器的传感器数据和其他特征，将飞行器的状态分为不同的类别，例如正常、异常或故障。1. 产品推荐系统：多分类逻辑回归可用于根据用户的特征和历史行为，将用户分为不同的类别，从而为他们推荐最相关的产品。4. 医学诊断：多分类逻辑回归可用于根据患者的症状和医疗记录将患者分为不同的诊断类别，从而帮助医生做出正确的诊断。

多分类方法

m0_65325092的博客

05-18

224

SVM、logistic回归等方法都能进行二分类任务，我们可以直接利用这些方法进行多分类，思路是先将问题进行拆解，变成若干个二分类任务，对每个二分类任务进行学习，再将预测结果集成获得多分类结果。

多分类及多标签分类算法