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1. IRIS数据集介绍

Iris也称鸢尾花卉数据集,是常用的分类实验数据集，由R.A. Fisher于1936年收集整理的。其中包含3种植物种类，分别是山鸢尾（setosa）变色鸢尾（versicolor）和维吉尼亚鸢尾（virginica），每类50个样本，共150个样本。

该数据集包含4个特征变量，1个类别变量。iris每个样本都包含了4个特征：花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度，以及1个类别变量（label）。我们需要建立一个分类器，分类器可以通过这4个特征来预测鸢尾花卉种类是属于山鸢尾，变色鸢尾还是维吉尼亚鸢尾。其中有一个类别是线性可分的，其余两个类别线性不可分，这在最后的分类结果绘制图中可观察到。

变量名	变量解释	数据类型
sepal_length	花萼长度（单位cm）	numeric
sepal_width	花萼宽度（单位cm）	numeric
petal_length	花瓣长度（单位cm）	numeric
petal_width	花瓣长度（单位cm）	categorical

2. 具体步骤

Step1:数据集预览

df=pd.read_csv('./data/iris.data.csv',header=0)
print(df.head())

2.1 手动将数据转化为numpy矩阵

2.1.1 从csv文件数据构建Numpy数据

Step 1：构造映射函数iris_type。因为实际数据中，label并不都是便于学习分类的数字型，而是string类型。

Step 2：对于文本类的label, 将label列的所有内容都转变成映射函数的输出，存成新的dataframe
Step 3：将Step2的结果转换成numpy矩阵
Step 4：划分训练集与测试集

def iris_type(s):class_label={'Iris-setosa':0,'Iris-versicolor':1,'Iris-virginica':2}return class_label[s]
df=pd.read_csv('./data/iris.data.csv',header=0)
#2.将第4列内容映射至iris_type函数定义的内容
df['Species']=df['Species'].apply(iris_type)
print(df.head())
#3.将df解析到numpy_arrat
data=np.array(df)
# print(data[:2])#4.将原始数据集分为测试集合和验证集合
# 用np.split按列（axis=1）进行分割
# (4,):分割位置，前4列作为x的数据，第4列之后都是y的数据
x,y=np.split(data,(4,),axis=1)
x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.7,random_state=0)

2.1.2 模型的搭建与训练

• Pipeline(steps)

  利用sklearn提供的管道机制

  Pipeline

  来实现对全部步骤的流式化封装与管理。

  • 第一个环节：可以先进行 数据标准化 StandardScaler()
  • 中间环节：可以加上 PCA降维处理 取2个重要特征
  • 最终环节：逻辑回归分类器

pip_LR=Pipeline([('sc',StandardScaler()),('pca',PCA(n_components=2)),('clf_lr',LogisticRegression(random_state=1))])#开始训练
pip_LR.fit(x_train,y_train.ravel())#显示当前管道的配置和参数设置，它并没有直接运行或产生实际的影响，只展示了机器学习管道的配置
Pipeline(memory=None,steps=[('sc', StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True)), ('pca', PCA(copy=True, iterated_power='auto', n_components=2, random_state=None,svd_solver='auto', tol=0.0, whiten=False)), ('clf_lr', LogisticRegression(C=1.0, class_weight=None, dual=False, fit_intercept=True,intercept_scaling=1, max_iter=100, multi_class='ovr', n_jobs=1,penalty='l2', random_state=1, solver='liblinear', tol=0.0001,verbose=0, warm_start=False))])

2.1.3 分类器评估

print("训练准确率：%0.2f"%pip_LR.score(x_train,y_train))print("测试准确率：%0.2f"%pip_LR.score(x_test,y_test))y_hat=pip_LR.predict(x_test)
accuracy=metrics.accuracy_score(y_test,y_hat)
print("逻辑回归分类器的准确率：%0.2f" % accuracy)

2.1.4 分类器的分类报告总结

• 精确度（Precision）：指的是在所有模型预测为某一类别的样本中，真正属于该类别的比例。计算方式为该类别的 True Positives / (True Positives + False Positives)。
• 召回率(Recall)：指的是在所有实际属于某一类别的样本中，被模型正确预测为该类别的比例。计算方式为该类别的 True Positives / (True Positives + False Negatives)
• F1 Score：是精确度和召回率的调和平均数，综合考虑了两者的性能。计算方式为 $2\ast \frac{Precsion\ast Recall}{Precision+Recall}$
• support:指的是属于该类别的样本数。
• accuracy（准确度）：指的是模型在所有类别上正确预测的比例。计算方式为 Sum of True PositivesTotal SamplesTotal SamplesSum of True Positives。
• macro avg（宏平均）：对所有类别的指标取平均，不考虑类别样本数量的差异。
• weighted avg（加权平均）：对所有类别的指标取加权平均，考虑类别样本数量的差异。

#描述分类器的精确度，召回率，F1Score
target_names=['Iris-setosa','Iris-versicolor','Iris-virginica']
print(metrics.classification_report(y_test,y_hat,target_names=target_names))

2.1.5 用交叉验证（Cross Validation）来验证分类器性能

交叉验证常用于防止模型过于复杂而造成过拟合，同时也称为循环估计。基本思想是将原始数据分成K组（一般是平均分组），每个子集数据分别做一次验证集或测试集，其余的K-1个子集作为训练集。这样就会得到K个模型，取这K个模型的分类准确率的平均数作为分类器的性能指标更具说服力。

比如说在这里我们使用的是5折交叉验证(5-fold cross validation)，即数据集被分成了5份，轮流将其中4份作为训练数据集，剩余1份作为测试集，进行试验。每次试验都会得出相应的正确率，将5次试验得出的相应正确率的平均值作为分类器的准确率的估计。同样的，K也可以取10，20等。

iris_data=x
iris_target=y
scores=cross_val_score(pip_LR,iris_data,iris_target.ravel(),cv=5,scoring='f1_macro')
print("5折交叉验证:\n逻辑回归分类器的准确率：%.2f 误差范围：(+/- %.2f)"%(scores.mean(), scores.std()*2))
X_trainval, X_test, y_trainval, y_test = train_test_split(iris_data, iris_target, random_state=0)
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_trainval, y_trainval, random_state=1)
print("训练集大小:{} 验证集大小:{} 测试集大小:{}".format(X_train.shape[0],X_val.shape[0],X_test.shape[0]))

2.1.6 完整代码：

#将原始数据文件转为机器学习可用的numpy数据
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import plotly.express as px
import chart_studio.grid_objs as go
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn import metrics
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.model_selection import GridSearchCVdef iris_type(s):class_label={'Iris-setosa':0,'Iris-versicolor':1,'Iris-virginica':2}return class_label[s]
df=pd.read_csv('./data/iris.data.csv',header=0)
#2.将第4列内容映射至iris_type函数定义的内容
df['Species']=df['Species'].apply(iris_type)
print(df.head())
#3.将df解析到numpy_arrat
data=np.array(df)
# print(data[:2])#4.将原始数据集分为测试集合和验证集合
# 用np.split按列（axis=1）进行分割
# (4,):分割位置，前4列作为x的数据，第4列之后都是y的数据
x,y=np.split(data,(4,),axis=1)
# X = x[:,0:2] # 取前两列特征
# 用train_test_split将数据按照7：3的比例分割训练集与测试集，
# 随机种子设为1（每次得到一样的随机数），设为0或不设（每次随机数都不同）
x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.7,random_state=0)
pip_LR=Pipeline([('sc',StandardScaler()),('pca',PCA(n_components=2)),('clf_lr',LogisticRegression(random_state=1))])#开始训练
pip_LR.fit(x_train,y_train.ravel())#显示当前管道的配置和参数设置，它并没有直接运行或产生实际的影响，只展示了机器学习管道的配置
Pipeline(memory=None,steps=[('sc', StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True)), ('pca', PCA(copy=True, iterated_power='auto', n_components=2, random_state=None,svd_solver='auto', tol=0.0, whiten=False)), ('clf_lr', LogisticRegression(C=1.0, class_weight=None, dual=False, fit_intercept=True,intercept_scaling=1, max_iter=100, multi_class='ovr', n_jobs=1,penalty='l2', random_state=1, solver='liblinear', tol=0.0001,verbose=0, warm_start=False))])
print("训练准确率：%0.2f"%pip_LR.score(x_train,y_train))
print("测试准确率：%0.2f"%pip_LR.score(x_test,y_test))
y_hat=pip_LR.predict(x_test)
accuracy=metrics.accuracy_score(y_test,y_hat)
print("逻辑回归分类器的准确率：%0.2f" % accuracy)#描述分类器的精确度，召回率，F1Score
target_names=['Iris-setosa','Iris-versicolor','Iris-virginica']
print(metrics.classification_report(y_test,y_hat,target_names=target_names))#交叉验证（Cross Validation）来验证分类器的性能
iris_data=x
iris_target=y
scores=cross_val_score(pip_LR,iris_data,iris_target.ravel(),cv=5,scoring='f1_macro')
print("5折交叉验证:\n逻辑回归分类器的准确率：%.2f 误差范围：(+/- %.2f)"%(scores.mean(), scores.std()*2))
X_trainval, X_test, y_trainval, y_test = train_test_split(iris_data, iris_target, random_state=0)
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_trainval, y_trainval, random_state=1)
print("训练集大小:{} 验证集大小:{} 测试集大小:{}".format(X_train.shape[0],X_val.shape[0],X_test.shape[0]))

网格搜索验证见：用逻辑回归实现鸢尾花数据集分类（2） - Heywhale.com

2.2 使用sklearn内置的iris数据集(多分类)

2.2.1 导入数据集

#导入内置数据集，已经处理空置，无需进行预处理
iris = load_iris()print('数据集的前5个样例', iris.data[0:5])

2.2.2 划分训练集和测试集

y = iris.target
X = iris.data
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, y, train_size=0.8, random_state=2020)

2.2.3 定义逻辑回归模型并训练

logistic = LogisticRegression(random_state=0,solver='lbfgs')
logistic.fit(X_train, Y_train)
print('the weight of Logistic Regression:\n',logistic.coef_)
print('the intercept(w0) of Logistic Regression:\n',logistic.intercept_)
y_train_predict=logistic.predict(X_train)
y_test_predict = logistic.predict(X_test)

可以看到此处打印出了三组参数，这是因为这里我们是三分类问题。

2.2.5 用训练好的模型在训练集和测试集上做预测

#由于逻辑回归模型是概率预测模型，所有我们可以利用 predict_proba 函数预测其概率
train_predict_proba = logistic.predict_proba(X_train)
test_predict_proba = logistic.predict_proba(X_test)
print('The test predict Probability of each class:\n',test_predict_proba)# 利用accuracy（准确度）【预测正确的样本数目占总预测样本数目的比例】评估模型效果
print('The accuracy of the Logistic Regression is:',metrics.accuracy_score(Y_train,y_train_predict))
print('The accuracy of the Logistic Regression is:',metrics.accuracy_score(Y_test,y_test_predict))confusion_matrix_result = metrics.confusion_matrix(y_test_predict,Y_test)
print('The confusion matrix result:\n',confusion_matrix_result)

2.2.6 对预测结果进行可视化

confusion_matrix_result = metrics.confusion_matrix(y_test_predict,Y_test)
print('The confusion matrix result:\n',confusion_matrix_result)# 利用热力图对于结果进行可视化
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.heatmap(confusion_matrix_result, annot=True, cmap='Blues')
plt.xlabel('Predicted labels')
plt.ylabel('True labels')
plt.show()

通过结果我们可以发现，其在三分类的结果其在测试集上的准确度为: 86.67% ，这是由于’versicolor’（1）和 ‘virginica’（2）这两个类别的特征，我们从可视化的时候也可以发现，其特征的边界具有一定的模糊性（边界类别混杂，没有明显区分边界），所有在这两类的预测上出现了一定的错误。

从混淆矩阵中可以看出：标签值y=0的10个样本都被正确分类；标签值y=1的10个样本中，有8个被正确分类，其中有两个被误分类为y=2；标签值y=2的10个样本中，有8个被正确分类，其中有两个被误分类为y=1。