机器学习-鸢尾花(Iris Flower)分类

鸢尾花分类是机器学习的经典案例了，在这里我们将使用鸢尾花数据集——一个非常容易理解的数据集（花瓣和花萼的长度与宽度），对鸢尾花的3个亚属：山鸢尾（Iris-setosa）、变色鸢尾（Iris-versicolor）和维吉尼亚鸢尾（Iris-virginica）进行分类。
接下来我们将通过如下步骤实现这个项目，以展示一个机器学习项目的所有步骤。

1. 导入数据
2. 概述数据
3. 数据可视化
4. 评估算法
5. 实施预测

1、导入数据

导入项目中所需要的类库和方法，代码如下：

"""导入类库和方法"""
from pandas import read_csv
from pandas.plotting import scatter_matrix
from matplotlib import pyplot
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.svm import SVC

导入数据集：
在UCI机器学习仓库下载鸢尾花数据集，完成后保存在项目地址下。我们将使用Pandas来导入数据并且对数据集进行描述性统计与分析。
导入数据的同时设定数据的名称

代码如下：

"""导入数据"""
filename = 'iris.data.csv'
names = ['separ-length', 'separ-width', 'petal-length', 'petal-width', 'class']
dataset = read_csv(filename, names=names)

2、概述数据

得到数据后，我们查看需要具体查看数据的维度、内容、特征、分布情况等等。代码如下：

"""提要输出"""
# 显示数据的维度：
print("行：%s ， 列：%s" % dataset.shape)  
# 查看数据前10行：
print(dataset.head(10))  
# 数据的统计信息：
print(dataset.describe())
#数据的分布情况： 
print(dataset.groupby("class").size())

每个亚属的数据各有50条，分布均衡。如果数据分布不均衡，我们通常会尝试扩大数据样本、重新抽样、人工生成样本、数据异常排除等方案来解决这样的问题。

3、数据可视化

通过数据的审查后，对其基本情况以有了解，接下来将使用图表来进一步分析数据。
首先对单变量进行分析，采取箱线图和直方图来进行分析，
箱线图：描述属性与中位值的离散速度。
直方图：显示每个特征的分布状态。
代码如下：

"""单变量图表"""
#箱线图
dataset.plot(kind="box", subplots=True, layout=(2, 2), sharex=False, sharey=False)
#直方图
dataset.hist()
"""显示图片"""
pyplot.show()

我们将得到如下两张图表：

接下来，我们通过散点矩阵图来查看不同属性之间的关系：

"""多变量图表"""
#散点矩阵图
scatter_matrix(dataset)
"""显示图片"""
pyplot.show()

得到如下图表：

4、评估算法

根据不同的算法来创建模型，并且评估他们的准确度，以便找到最合适的算法。

分离出评估的数据集。

要验证通过算法创建的模型是否合格，比较出更加优秀的模型，我们得从数据集中分离出一部分，用于评估模型的准确度。
以下，我们按照2 8分分离训练数据集与测试数据集，及：80%的数据用于训练，20%的数据用于评估测试：

"""分离数据 分离评估数据集"""
array = dataset.values
X = array[:, 0:4]
Y = array[:, 4]
validation_size = 0.2
seed = 7
X_train, X_validation, Y_train, Y_validation = 
	train_test_split(X, Y, train_size=validation_size, random_state=seed)

如上，我们分离出了X_train和Y_train用来训练算法创建模型，X_validation与Y_validation用于验证评估模型。

创建模型

我们不能仅仅通过对数据的审查来判断那种算法最有效。我们将尝试评估以下六种算法：

• 线性回归（Linear Regression，LR）
• 线性判别分析 (linear Discriminant Analysis，LDA)
• K最近邻 (k-Nearest Neighbor，KNN)
• 分类与回归树 （Classification And Regression Tree）
• 朴素贝叶斯(Naïve Bayes，NB)
• 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）

为保证算法评估的准确性，我们在每次算法评估之前重新设置随机种子数，使得每次算法评估的过程中都使用的是相同的数据集。

"""算法审查"""
models = {}
models["LR"] = LogisticRegression(max_iter=1000)
models["LDA"] = LinearDiscriminantAnalysis()
models["KNN"] = KNeighborsClassifier()
models["CART"] = DecisionTreeClassifier()
models["NB"] = GaussianNB()
models["SVM"] = SVC()
"""评估算法"""
results = []
for key in models:
    kfold = KFold(n_splits=10, random_state=seed, shuffle=True)
    cv_results = cross_val_score(models[key], X_train, Y_train, cv=kfold, scoring="accuracy")
    results.append(cv_results)
    print("%s:%f(%f)" %(key, cv_results.mean(), cv_results.std()))

选择最优模型

执行上述代码，我们得到对于各种算法的准确度得分：

LR:0.866667(0.163299)
LDA:0.933333(0.133333)
KNN:0.900000(0.213437)
CART:0.933333(0.133333)
NB:0.900000(0.152753)
SVM:0.900000(0.152753)

在以上的评分中，LDA与CART获得较高的评分。同样，我们也将评分结果用箱线图显示出来：

"""箱线图比较算法"""
fig = pyplot.figure()
fig.suptitle("Algorithm Comparison")
ax = fig.add_subplot(111)
pyplot.boxplot(results)
ax.set_xticklabels(models.keys())
pyplot.show()

5、实施预测

现在我们选取线性判别分析 (LDA)算法，使用预留的评估数据集来验证这个算法模型，这将能更加准确的了解模型的准确度情况。
以下，使用全部训练数据集的数据来生成LDA算法的模型，并且用预留的评估数据集进行测试，再生成算法模型报告：

"""使用评估数据集评估算法模型"""
svm = LinearDiscriminantAnalysis()
svm.fit(X=X_train,y=Y_train)
predictions = svm.predict(X_validation)
print(accuracy_score(Y_validation, predictions))
print(confusion_matrix(Y_validation,predictions))
print(classification_report(Y_validation,predictions))

执行以上程序，得到报告如下：

可以看到该算法模型的准确度达到0.98，我们还得到了冲突矩阵、精确度(precision) 、召回率(recall)、F1值(f1-score)等数据。

总结

至此,我们已经完成了一个非常简单的机器学习项目。该项目包括：导入数据,概述数据,数据可视化,评估算法,实施预测的全部过程。我们也将继续探索机器学习领域,尝试实践对数据进行处理和分析的算法与技巧以及算法的改进。