机器学习鸢尾花python（python鸢尾花数据分类）

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由于ID3算法只能用于标称型数据，因此用在对连续型的数值数据上时，还需要对数据进行离散化，离散化的方法稍后说明，此处为了简化，先使用每一种特征所有连续性数值的中值作为分界点，小于中值的标记为1，大于中值的标记为0。

个算法的主要区别在于度量信息方法、选择节点特征还有分支数量的不同。ID3，***用熵（entropy）来度量信息不确定度，选择“信息增益”最大的作为节点特征，它是多叉树，即一个节点可以有多个分支。

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由此得到一棵决策树，可用来对新样本数据进行分类。ID3算法流程：（1）创建一个初始节点。如果该节点中的样本都在同一类别，则算法终止，把该节点标记为叶节点，并用该类别标记。

ID3算法是最早成型的决策树算法。ID3的算法核心是在决策树各个节点上应用信息增益准则来选择特征，递归构建决策树。

决策树求解算法有：ID3，C5，CART等。决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。

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C5算法流程与ID3相类似，只不过将信息增益改为信息增益比。

1、鸢尾花决策树算法选题的目的和意义为：目的：是创建一种模型从数据特征中学习简单的决策规则来预测一个目标变量的值。

2、白色鸢尾代表纯真。***鸢尾表示友谊永固、热情开朗。蓝色鸢尾是赞赏对方素雅大方或暗中仰慕；也有人认为是代表着宿命中鸢尾的游离和破碎的***，精致的美丽，可是易碎且易逝。紫色鸢尾则寓意爱意、吉祥与信仰者的幸福。

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3、***鸢尾花在法国文化里皇室的象征，花语是胜利，送给朋友，以表达友谊长存之意。_紫色的鸢尾花则是自由，爱和吉祥，在希腊文化里有彩虹之意，具有吉祥之意。

它具有较高的分类准确率和稳定性，可以用于评估不同分类算法的性能和优劣，为算法选择和优化提供参考。

决策树是一种非参数有监督的机器学习方法，可以用于解决回归问题和分类问题。通过学习已有的数据，计算得出一系列推断规则来预测目标变量的值，并用类似流程图的形式进行展示。

常见用于神经网络。 Normalizer （基于矩阵的行，将样本向量转换为单位向量）其目的在于样本向量在点乘运算或其他核函数计算相似性时，拥有统一的标准。

1、决策树学习是从训练数据集中归纳一组分类规则、与训练数据集不相矛盾的决策树可能有多个，也可能一个没有。我们需要训练一个与训练数据矛盾较小的决策树，同时具有很好的泛化能力。

2、树：由节点和边两种元素组成。父节点、子节点是相对的，子节点由父节点根据某一规则分裂而来。根节点：没有父节点的节点，初始分裂节点。叶子节点：没有子节点的节点。

3、决策树是一种常见的机器学习算法，它可以用来进行分类和回归分析，并且易于理解和解释。决策树的原理和过程如下：原理：决策树是一种基于树形结构的分类模型，它通过一系列的决策来对数据进行分类或预测。

1、一般在进行模型的测试时，我们会将数据分为训练集和测试集。在给定的样本空间中，拿出大部分样本作为训练集来训练模型，剩余的小部分样本使用刚建立的模型进行预测。train_test_split 函数利用伪随机数生成器将数据集打乱。

2、最简单的随机拆分，一般拆为80%训练集20%测试集或 70%训练集30%测试集。使用训练集训练，然后使用测试集测试模型效果。 k折交叉验证：把整个数据集设法均分成k折（一般为随机拆分）。

3、对数据集进行划分，分为训练集和测试集两部分；对模型在测试集上面的泛化性能进行度量；基于测试集上面的泛化性能，依据***设检验来推广到全部数据集上面的泛化性能。

4、训练集：训练集是机器学习模型用于训练和学习的数据集。通常情况下，训练集是原始数据集的一部分，用于训练模型的参数。模型通过训练集来学习数据的特征，并产生一个模型，以便在之后的预测中使用。

5、留出法（hold-out）：一部分为训练集，一部分为测试集。

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