任务描述:
构建一个模型,根据鸢尾花的花萼和花瓣大小将其分为三种不同的品种。
数据集:
每一行数据由4个特征值及1个目标值组成,4个特征值分别为:萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度,目标值为三种不同类别的鸢尾花。
#! /usr/bin/env python # ! -*- coding:utf-8 -*- # ====#====#====#==== # __author__ = "AbNer" # HomePage:https://www.cnblogs.com/Qzzz/ # FileName: Iris.py # Version:1.0.5 # ====#====#====#==== #*************导入必要的包*********************** # numpy:用于科学计算 # matplotlib:用于进行可视化 # sklearn:机器学习算法 import numpy as np from sklearn import model_selection as mo from sklearn import svm from sklearn.svm import SVC import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from matplotlib import colors #*************将字符串转为整型,便于数据加载*********************** #在函数中建立了一个对应字典,输入字符串,输出字符串对应的数字 def iris_type(s): # print(type(s)) it = {b'Iris-setosa':0, b'Iris-versicolor':1, b'Iris-virginica':2} return it[s] #加载数据 data_path='./iris.data' data = np.loadtxt(data_path, #数据文件的路径 dtype = float, #数据类型 delimiter=',', #数据分隔符 converters={4:iris_type}) #将第五列使用函数iris_type进行转换 # print(data) # print(data.shape) #数据分割 x,y = np.split(data, #要切分的数组 (4,), #沿轴切分的位置,第5列开始往后为y axis=1) #1代表纵向分割,按列分割 x = x[:,0:2] #第一个逗号之前表示行,只有冒号表示所有行,第二个冒号0:2表示0,1两列 #在X中我们取前两列作为特征,为了后面的可视化,原始的四维不好画图,x[:,0:4]代表第一为全取,第二维取0~2 #????剩下两列的数据不做处理???? # print(x) x_train,x_test,y_train,y_test=mo.train_test_split(x, #所要划分的样本特征集 y, #所要划分的样本结果 random_state=1, #随机数种子确保产生的随机数组相同 test_size=0.3) #测试样本占比 #**********************SVM分类器构建************************* def classifier(): #clf = svm.SVC(C=0.8, kernel='rbf', gamma=50, decision_function_shape='ovr) clf = svm.SVC(C=0.5, #误差项惩罚系数,默认值是1 kernel = 'linear', #线性核 kernel='rbf':高斯核 decision_function_shape = 'ovr') #决策函数 return clf clf = classifier() #************************模型训练***************************** # y_train.ravel() #扁平化操作,将原来的二维数组转换为一维数组 # array([2., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 2., 2., 2., 2., 2., 1., 2., 1., 0., 2., # 2., 0., 0., 2., 0., 2., 2., 1., 1., 2., 2., 0., 1., 1., 2., 1., 2., # 1., 0., 0., 0., 2., 0., 1., 2., 2., 0., 0., 1., 0., 2., 1., 2., 2., # 1., 2., 2., 1., 0., 1., 0., 1., 1., 0., 1., 0., 0., 2., 2., 2., 0., # 0., 1., 0., 2., 0., 2., 2., 0., 2., 0., 1., 0., 1., 1., 0., 0., 1., # 0., 1., 1., 0., 1., 1., 1., 1., 2., 0., 0., 2., 1., 2., 1., 2., 2., # 1., 2., 0.]) def train(clf, x_train, y_train): clf.fit(x_train, #训练及特征向量,fit表示输入数据开始拟合 y_train.ravel()) #训练集目标值扁平化,将原来的二维数组转换为一维数组 train(clf, x_train, y_train) #**************模型评估并判断ab是否相等,计算acc的均值************* def show_accuracy(a, b, tip): acc = a.ravel() == b.ravel() print('%s Accuracy:%.3f' %(tip, np.mean(acc))) def print_accuracy(clf, x_train, y_train, x_test, y_test): #分别打印训练集和测试集的准确率 print('training prediction:%.3f' %(clf.score(x_train, y_train))) print('test data prediction:%.3f' %(clf.score(x_test, y_test))) #原始结果与预测结果进行比对 show_accuracy(clf.predict(x_train), y_train, 'training data') show_accuracy(clf.predict(x_test), y_test, 'testing data') #计算决策函数的值,表示x到各分割平面的距离 print('decision_function:\n', clf.decision_function(x_train)) print_accuracy(clf, x_train, y_train, x_test, y_test) #************************模型使用************************* def draw(clf, x): iris_feature = 'sepal length', 'sepal width', 'petal lenght', 'petal width' # 开始画图 x1_min, x1_max = x[:, 0].min(), x[:, 0].max() #第0列的范围 x2_min, x2_max = x[:, 1].min(), x[:, 1].max() #第1列的范围 x1, x2 = np.mgrid[x1_min:x1_max:200j, x2_min:x2_max:200j] #生成网格采样点 开始坐标:结束坐标(不包括):步长 #flat将二维数组转换成1个1维的迭代器,然后把x1和x2的所有可能值给匹配成为样本点 grid_test = np.stack((x1.flat, x2.flat), axis=1) #stack():沿着新的轴加入一系列数组,竖着(按列)增加两个数组,grid_test的shape:(40000, 2) print('grid_test:\n', grid_test) # 输出样本到决策面的距离 z = clf.decision_function(grid_test) print('the distance to decision plane:\n', z) grid_hat = clf.predict(grid_test) # 预测分类值 得到【0,0.。。。2,2,2】 print('grid_hat:\n', grid_hat) grid_hat = grid_hat.reshape(x1.shape) # reshape grid_hat和x1形状一致 #若3*3矩阵e,则e.shape()为3*3,表示3行3列 #light是网格测试点的配色,相当于背景 #dark是样本点的配色 cm_light = mpl.colors.ListedColormap(['#A0FFA0', '#FFA0A0', '#A0A0FF']) cm_dark = mpl.colors.ListedColormap(['g', 'b', 'r']) #画出所有网格样本点被判断为的分类,作为背景 plt.pcolormesh(x1, x2, grid_hat, cmap=cm_light) # pcolormesh(x,y,z,cmap)这里参数代入 # x1,x2,grid_hat,cmap=cm_light绘制的是背景。 #squeeze()把y的个数为1的维度去掉,也就是变成一维。 plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], c=np.squeeze(y), edgecolor='k', s=50, cmap=cm_dark) # 样本点 plt.scatter(x_test[:, 0], x_test[:, 1], s=200, facecolor='yellow', zorder=10, marker='+') # 测试点 plt.xlabel(iris_feature[0], fontsize=20) plt.ylabel(iris_feature[1], fontsize=20) plt.xlim(x1_min, x1_max) plt.ylim(x2_min, x2_max) plt.title('svm in iris data classification', fontsize=30) plt.grid() plt.show()