用逻辑回归实现鸢尾花数据集分类(1) 🌸🍃
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2025-02-25 16:04:18
摘要 第一部分：准备工作🌱在这个项目中，我们将使用经典的鸢尾花数据集(Iris dataset)，它包含150个样本，每个样本有4个特征：萼片长度(sepal
第一部分：准备工作🌱
在这个项目中，我们将使用经典的鸢尾花数据集(Iris dataset)，它包含150个样本，每个样本有4个特征：萼片长度(sepal length)、萼片宽度(sepal width)、花瓣长度(petal length)和花瓣宽度(petal width)。我们的目标是通过这四个特征预测鸢尾花的种类。然而，在本教程的第一部分，我们将只使用数据集中的前两个特征（萼片长度和萼片宽度）和最后一个特征（花瓣宽度），来简化问题并专注于逻辑回归的基本概念。这样的简化有助于我们更清晰地理解模型的工作原理，并为后续处理更复杂的数据集打下坚实的基础。
第二部分：数据探索🔍
在开始构建模型之前，我们先对数据进行初步的探索。首先，我们需要加载数据集，并查看其前几行以了解其结构。此外，我们还将绘制这些特征的散点图，以便直观地观察它们之间的关系。这些步骤将帮助我们更好地理解数据，并为接下来的建模过程提供有价值的见解。
第三部分：逻辑回归模型训练🚀
现在，让我们开始训练我们的逻辑回归模型。我们将使用选定的特征作为输入，并尝试预测鸢尾花的种类。这将是一个二分类问题，因为我们将专注于两种鸢尾花。在训练过程中，我们将使用交叉验证来评估模型性能，并确保其具有良好的泛化能力。
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