数据集之鸢尾花数据集（Iris Dataset）

数据集之鸢尾花数据集（Iris Dataset）

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/dundunmm/article/details/144646405

鸢尾花数据集（Iris Dataset）是数据科学与机器学习领域中最著名的经典数据集之一，由统计学家 Ronald Fisher 在1936年首次提出，用于展示线性判别分析的应用。鸢尾花数据集因其简单性和易于理解的特性，常被用于教学和研究中。

数据集概览

数据结构

鸢尾花数据集共有150条记录，每条记录代表一朵鸢尾花的测量数据，包括以下五个属性：

分类标签

鸢尾花数据集包含三种鸢尾花的分类标签，每种类型各有50条记录：

• Setosa：山鸢尾
• Versicolor：杂色鸢尾
• Virginica：维吉尼亚鸢尾

数据特点

• 数据集是平衡的，每个类别包含的样本数相同。
• 特征数据具有一定的区分性，但不同类别之间存在一定程度的重叠。
• 它是一个典型的多分类问题数据集，适用于分类算法的研究和验证。

数据集用途

1. 机器学习模型的实验与评估

• 适合用于分类模型（如决策树、SVM、k-NN、逻辑回归等）的测试。
• 可用于比较不同分类算法的性能。

2. 数据可视化

• 通过散点图、箱线图等可视化手段，观察特征分布及类别之间的差异。
• 二维和三维投影展示类别的分布情况。

3. 统计学习和特征分析

• 用于讲解线性判别分析（LDA）和主成分分析（PCA）。
• 适合学习如何进行特征工程和降维。

4. 教学与入门实践

• 简单易懂，非常适合初学者学习数据处理、分析和建模的完整流程。

鸢尾花数据集的可视化

二维可视化

使用散点图展示萼片长度、花瓣长度等特征之间的关系。不同种类的鸢尾花可以用颜色区分。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd

iris = load_iris()
data = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)
data['species'] = iris.target
data['species'] = data['species'].map({0: 'setosa', 1: 'versicolor', 2: 'virginica'})
sns.pairplot(data, hue='species')
plt.show()

三维可视化

使用特征（如 Petal Length, Petal Width, Sepal Length）绘制三维散点图，观察三类鸢尾花的分布差异。

获取鸢尾花数据集

鸢尾花数据集可以通过以下方式轻松获取：

1. Scikit-learn提供的内置数据集：

from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
print(iris.data)  # 特征数据
print(iris.target)  # 分类标签

2. UCI 机器学习库：

• 可通过UCI Machine Learning Repository下载数据集文件。

鸢尾花数据集的优点

• 小而精：数据集小（150条记录），适合快速运行和学习。
• 易于可视化：只有4个特征，便于二维或三维可视化。
• 丰富的分类信息：多分类问题，适合入门分类任务。

鸢尾花数据集以其简单性和实用性，为数据科学与机器学习的学习和研究提供了重要帮助，是入门不可或缺的经典数据集。