sklearn基础篇（三）-- 鸢尾花(iris)数据集分析和分类

后面对Sklearn的学习主要以《Python机器学习基础教程》和《机器学习实战基于scikit-learn和tensorflow》，两本互为补充进行学习，下面是开篇的学习内容。

1 初识数据

iris数据集的中文名是安德森鸢尾花卉数据集，英文全称是Anderson’s Iris data set。iris包含150个样本，对应数据集的每行数据。每行数据包含每个样本的四个特征和样本的类别信息，所以iris数据集是一个150行5列的二维表。

通俗地说，iris数据集是用来给花做分类的数据集，每个样本包含了花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度四个特征（前4列），我们需要建立一个分类器，分类器可以通过样本的四个特征来判断样本属于山鸢尾、变色鸢尾还是维吉尼亚鸢尾（这三个名词都是花的品种）。

iris的每个样本都包含了品种信息，即目标属性（第5列，也叫target或label）。如下所示：

1. 导入数据集
(1) 在线导入

调用load_iris函数来加载数据：

from sklearn.datasets import load_irisiris_dataset = load_iris()

load_iris 返回的 iris 对象是一个 Bunch 对象，与字典非常相似，里面包含键和值：

print(iris_dataset.keys())
# dict_keys(['data', 'target', 'frame', 'target_names', 'DESCR', 'feature_names', 'filename', 'data_module'])

print(iris_dataset["DESCR"][:193])

DESCR 键对应的值是数据集的简要说明。这里给出说明的开头部分。

target_names 键对应的值是一个字符串数组，里面包含我们要预测的花的品种：

print("Target names: {}".format(iris_dataset["target_names"]))
# Target names: ['setosa' 'versicolor' 'virginica']

feature_names 键对应的值是一个字符串列表，对每一个特征进行了说明：

print("Feature names: {}".format(iris_dataset['feature_names']))
# Feature names: ['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm)']

数据包含在target 和data 字段中。data 里面是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度的测量数据，格式为NumPy 数组：

print("Type of data: {}".format(type(iris_dataset['data'])))
# Type of data: <class 'numpy.ndarray'>

data 数组的每一行对应一朵花，列代表每朵花的四个测量数据：

print("shape of data: {}".format(iris_dataset['data'].shape))
# shape of data: (150, 4)

可以看出，数组中包含150 朵不同的花的测量数据。前机器学习中的个体叫作样本（sample），其属性叫作特征（feature）。data 数组的形状（shape）是样本数乘以特征数。这是 scikit-learn 中的约定，你的数据形状应始终遵循这个约定。下面给出前 5 个样本的特征数值：

print("First five rows of data:\n{}".format(iris_dataset['data'][:5]))
# First five rows of data:
#   [[5.1 3.5 1.4 0.2]
#    [4.9 3.  1.4 0.2]
#    [4.7 3.2 1.3 0.2]
#    [4.6 3.1 1.5 0.2]
#    [5.  3.6 1.4 0.2]]

从数据中可以看出，前5 朵花的花瓣宽度都是0.2cm，第一朵花的花萼最长，是5.1cm。

target 数组包含的是测量过的每朵花的品种，也是一个NumPy 数组：

print("Type of target:{}".format(type(iris_dataset['target'])))
# Type of target:<class 'numpy.ndarray'>

target 是一维数组，每朵花对应其中一个数据：

print("Shape of target:{}".format(iris_dataset['target'].shape))
# Shape of target:(150,)

品种被转换成从 0 到 2 的整数：

print("target:\n{}".format(iris_dataset['target']))
'''
target: 
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 22 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 22 2]'''

上述数字的代表含义由iris_dataset['target']数组给出：0 代表setosa，1 代表versicolor，2 代表virginica。

(2) 本地导入

# 导入相关包
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets

# 导入数据集
data = "../seaborn-data-master/iris.csv"iris_local = pd.read_csv(data, usecols=[0, 1, 2, 3, 4])
iris_local = iris_local.dropna()    # 丢弃含空值的行、列
iris_local.head()

可以发现本地导入和在线导入的键是不同的（即列名），而且这里最后一列标签值未编码，后面在使用的时候需要注意。

# 查看数据集信息
iris_local.info()
'''
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 150 entries, 0 to 149
Data columns (total 5 columns):
sepal_length    150 non-null float64
sepal_width     150 non-null float64
petal_length    150 non-null float64
petal_width     150 non-null float64
species         150 non-null object
dtypes: float64(4), object(1)
memory usage: 7.0+ KB
'''

# 载入特征和标签集
X = iris_local[['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width']]        # 等价于iris_dataset.data
y = iris_local['species']     # 等价于iris_dataset.target

下面需要对对标签集进行编码：

# 对标签集进行编码
from sklearn.preprocessing import LabelEncoderencoder = LabelEncoder()
y = encoder.fit_transform(y)
print(y)

2 训练数据与测试数据

将收集好的带标签数据（此例中是150 朵花的测量数据）分成两部分。一部分数据用于构建机器学习模型，叫作训练数据（training data）或训练集（training set）。其余的数据用来评估模型性能，叫作测试数据（test data）、测试集（test set）或留出集（hold-out set）。

scikit-learn 中的train_test_split 函数可以打乱数据集并进行拆分。这个函数将75% 的行数据及对应标签作为训练集，剩下25% 的数据及其标签作为测试集。训练集与测试集的分配比例可以是随意的，但使用25% 的数据作为测试集是很好的经验法则。

对数据调用train_test_split，并对输出结果采用下面这种命名方法：

from sklearn.model_selection import train_test_splitX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris_dataset['data'], iris_dataset['target'], random_state=0)
# X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0)

在对数据进行拆分之前，train_test_split 函数利用伪随机数生成器将数据集打乱。如果我们只是将最后25% 的数据作为测试集，那么所有数据点的标签都是2，因为数据点是按标签排序的（参见之前iris[‘target’] 的输出）。测试集中只有三个类别之一，这无法告诉我们模型的泛化能力如何，所以我们将数据打乱，确保测试集中包含所有类别的数据。

为了确保多次运行同一函数能够得到相同的输出，我们利用random_state 参数指定了随机数生成器的种子。这样函数输出就是固定不变的，所以这行代码的输出始终相同。

train_test_split 函数的输出为X_train、X_test、y_train 和y_test，它们都是NumPy数组。X_train 包含75% 的行数据，X_test 包含剩下的25%：

print("X_train shape: {}".format(X_train.shape))        # X_train shape: (112, 4)
print("y_train shape: {}".format(y_train.shape))        # y_train shape: (112,)

print("X_test shape: {}".format(X_test.shape))          # X_test shape: (38, 4)
print("y_test shape: {}".format(y_test.shape))          # y_test shape: (38,)

3 探索数据

检查数据也是发现异常值和特殊值的好方法。检查数据的最佳方法之一就是将其可视化。先查看数据集各特征列的摘要统计信息：

iris_local.describe()

箱线图描述了数据的分布情况，包括：上下界，上下四分位数和中位数，可以简单的查看数据的分布情况。比如：上下四分位数相隔较远的话，一般可以很容易分为2类。

iris_local.plot(kind='box', subplots=True, layout=(2, 2), sharex=False, sharey=False)

直方图，反馈的是数据的频度，一般常见的是高斯分布（正态分布）。

iris_local.hist()

plot直接展示数据的分布情况，kde核密度估计对比直方图来看

iris_local.plot()

iris_local.plot(kind='kde')

径向可视化是多维数据降维的可视化方法，不管是数据分析还是机器学习，降维是最基础的方法之一，通过降维，可以有效的减少复杂度。径向坐标可视化是基于弹簧张力最小化算法。它把数据集的特征映射成二维目标空间单位圆中的一个点，点的位置由系在点上的特征决定。把实例投入圆的中心，特征会朝圆中此实例位置（实例对应的归一化数值）“拉”实例。

ax = pd.plotting.radviz(iris_local, 'species', colormap='brg')
ax.add_artist(plt.Circle((0,0), 1, color='r', fill = False))

通过Violinplot 和 Pointplot，分别从数据分布和斜率，观察各特征与品种之间的关系

# 设置颜色主题
antV = ['#1890FF', '#2FC25B', '#FACC14', '#223273', '#8543E0', '#13C2C2', '#3436c7', '#F04864'] # 绘制  Violinplot
f, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 8), sharex=True)
sns.despine(left=True)sns.violinplot(x='species', y='sepal_length', data=iris_local, palette=antV, ax=axes[(0, 0)])
sns.violinplot(x='species', y='sepal_width', data=iris_local, palette=antV, ax=axes[(0, 1)])
sns.violinplot(x='species', y='petal_length', data=iris_local, palette=antV, ax=axes[(1, 0)])
sns.violinplot(x='species', y='petal_width', data=iris_local, palette=antV, ax=axes[(1, 1)])plt.show()

# 绘制  pointplot
f, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 8), sharex=True)
sns.despine(left=True)sns.pointplot(x='species', y='sepal_length', data=iris_local, color=antV[0], ax=axes[0, 0])
sns.pointplot(x='species', y='sepal_width', data=iris_local, color=antV[0], ax=axes[0, 1])
sns.pointplot(x='species', y='petal_length', data=iris_local, color=antV[0], ax=axes[1, 0])
sns.pointplot(x='species', y='petal_width', data=iris_local, color=antV[0], ax=axes[1, 1])plt.show()

生成各特征之间关系的矩阵图

g = sns.pairplot(data=iris_local, palette=antV, hue= 'species')

从图中可以看出，利用花瓣和花萼的测量数据基本可以将三个类别区分开。这说明机器学习模型很可能可以学会区分它们。

Andrews曲线将每个样本的属性值转化为傅里叶序列的系数来创建曲线，这对于检测时间序列数据中的异常值很有用。通过将每一类曲线标成不同颜色可以可视化聚类数据，属于相同类别的样本的曲线通常更加接近并构成了更大的结构。

# 使用 Andrews Curves 将每个多变量观测值转换为曲线并表示傅立叶级数的系数，这对于检测时间序列数据中的异常值很有用。
plt.subplots(figsize = (10,8))
pd.plotting.andrews_curves(iris_local, 'species', colormap='cool')plt.show()

平行坐标可以看到数据中的类别以及从视觉上估计其他的统计量。使用平行坐标时，每个点用线段联接，每个垂直的线代表一个属性，一组联接的线段表示一个数据点。可能是一类的数据点会更加接近。

pd.plotting.parallel_coordinates(iris_local, 'species', colormap = 'brg')

#下面分别基于花萼和花瓣做线性回归的可视化：g = sns.lmplot(data=iris_local, x='sepal_width', y='sepal_length', palette=antV, hue='species')
g = sns.lmplot(data=iris_local, x='petal_width', y='petal_length', palette=antV, hue='species')

#最后，通过热图找出数据集中不同特征之间的相关性，高正值或负值表明特征具有高度相关性：
fig=plt.gcf()
fig.set_size_inches(12, 8)
fig=sns.heatmap(iris_local.corr(), annot=True, cmap='GnBu', linewidths=1, linecolor='k', \square=True, mask=False, vmin=-1, vmax=1, cbar_kws={"orientation": "vertical"}, cbar=True)

温馨提示： 如果你想更方便快捷地了解数据的全貌，泣血推荐一个python库：pandas_profiling，这个库只需要一行代码就可以生成数据EDA报告。pandas_profiling基于pandas的DataFrame数据类型，可以简单快速地进行探索性数据分析。

对于数据集的每一列，pandas_profiling会提供以下统计信息：

概要：数据类型，唯一值，缺失值，内存大小
分位数统计：最小值、最大值、中位数、Q1、Q3、最大值，值域，四分位
描述性统计：均值、众数、标准差、绝对中位差、变异系数、峰值、偏度系数
最频繁出现的值，直方图/柱状图
相关性分析可视化：突出强相关的变量，Spearman, Pearson矩阵相关性色阶图

import pandas_profiling as pp 
report = pp.ProfileReport(iris_local)
report.to_file('report.html')

4 构建模型

scikit-learn 中有许多可用的分类算法。这里我们用的是 k 近邻分类器，这是一个很容易理解的算法。

要对一个新的数据点做出预测，算法会在训练集中寻找与这个新数据点距离最近的数据点，然后将找到的数据点的标签赋值给这个新数据点。

k 近邻算法中 k 的含义是，我们可以考虑训练集中与新数据点最近的任意 k 个邻居（比如说，距离最近的3 个或5 个邻居），而不是只考虑最近的那一个。然后，我们可以用这些邻居中数量最多的类别做出预测。

k 近邻分类算法是在 neighbors 模块 KNeighborsClassifier 类中实现的。KNeighborsClassifier 最重要的参数就是邻居的数目，这里我们设为1：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierknn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)

想要基于训练集来构建模型，需要调用 knn 对象的fit 方法，输入参数为 X_train 和 y_train，二者都是 NumPy 数组，前者包含训练数据，后者包含相应的训练标签：

knn.fit(X_train, y_train)

5 做出预测

想象一下，我们在野外发现了一朵鸢尾花，花萼长5cm 宽2.9cm，花瓣长1cm 宽0.2cm。这朵鸢尾花属于哪个品种？我们可以将这些数据放在一个NumPy 数组中，再次计算形状，数组形状为样本数（1）乘以特征数（4）：

X_new = np.array([[5, 2.9, 1, 0.2]])
print("X_new.shape: {}".format(X_new.shape))

注意，我们将这朵花的测量数据转换为二维NumPy 数组的一行，这是因为scikit-learn的输入数据必须是二维数组。我们调用knn 对象的predict 方法来进行预测：

prediction = knn.predict(X_new)
print("Prediction: {}".format(prediction))          # Prediction: [0]
print("Predicted target name: {}".format(iris_dataset['target_names'][prediction]))     # Predicted target name: ['setosa']

根据我们模型的预测，这朵新的鸢尾花属于类别0，也就是说它属于setosa 品种。

6 评估模型

我们可以对测试数据中的每朵鸢尾花进行预测，并将预测结果与标签（已知的品种）进行对比。我们可以通过计算精度（accuracy）来衡量模型的优劣，精度就是品种预测正确的花所占的比例：

y_pred = knn.predict(X_test)
print("Test set predictions: \n {}".format(y_pred))
'''
Test set predictions: [2 1 0 2 0 2 0 1 1 1 2 1 1 1 1 0 1 1 0 0 2 1 0 0 2 0 0 1 1 0 2 1 0 2 2 1 02]'''

print("Test set score: {:.2f}".format(np.mean(y_pred == y_test)))   # Test set score: 0.97

这一步为了方便，也可以直接使用下面的方法来计算测试集的精度：

print('Test set score: {:.2f}'.format(metrics.accuracy_score(y_pred, y_test)))   # Test set score: 0.97

我们还可以使用knn 对象的 score 方法来计算测试集的精度：

print("Test set score: {:.2f}".format(knn.score(X_test, y_test)))   # Test set score: 0.97

对于这个模型来说，测试集的精度约为0.97，也就是说，对于测试集中的鸢尾花，我们的预测有 97% 是正确的。下面对比其他模型在该数据集的分类效果。

7 模型对比

1. 使用全部特征

from sklearn.linear_model import LogisticRegression 
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn import svm
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn import metrics

# Support Vector Machine
model = svm.SVC()
model.fit(X_train, y_train)
prediction = model.predict(X_test)
print('The accuracy of the SVM is: {:.3f}'.format(metrics.accuracy_score(prediction, y_test)))

The accuracy of the SVM is: 0.974

# Logistic Regression
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
prediction = model.predict(X_test)
print('The accuracy of the Logistic Regression is: {:.3f}'.format(metrics.accuracy_score(prediction, y_test)))

The accuracy of the Logistic Regression is: 0.974

# Decision Tree
model=DecisionTreeClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
prediction = model.predict(X_test)
print('The accuracy of the Decision Tree is: {:.3f}'.format(metrics.accuracy_score(prediction, y_test)))

The accuracy of the Logistic Regression is: 0.974

# K-Nearest Neighbours
model=KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
model.fit(X_train, y_train)
prediction = model.predict(X_test)
print('The accuracy of the KNN is: {:.3f}'.format(metrics.accuracy_score(prediction, y_test)))

The accuracy of the Logistic Regression is: 0.974

2. 使用部分特征

上面使用了数据集的所有特征，下面将分别使用花瓣和花萼的尺寸：

petal = iris_local[['petal_length', 'petal_width', 'species']]
train_p, test_p = train_test_split(petal, test_size=0.3, random_state=0) 
X_train_p = train_p[['petal_length', 'petal_width']]
y_train_p = train_p.species
X_test_p = test_p[['petal_length', 'petal_width']]
y_test_p = test_p.speciessepal = iris_local[['sepal_length', 'sepal_width', 'species']]
train_s, test_s = train_test_split(sepal, test_size=0.3, random_state=0)
X_train_s = train_s[['sepal_length','sepal_width']]
y_train_s = train_s.species
X_test_s = test_s[['sepal_length','sepal_width']]
y_test_s = test_s.species

model=svm.SVC()model.fit(X_train_p, y_train_p) 
prediction=model.predict(X_test_p) 
print('The accuracy of the SVM using Petals is: {:.3f}'.format(metrics.accuracy_score(prediction, y_test_p)))  model.fit(X_train_s, y_train_s) 
prediction=model.predict(X_test_s) 
print('The accuracy of the SVM using Sepal is: {:.3f}'.format(metrics.accuracy_score(prediction, y_test_s)))

The accuracy of the SVM using Petals is: 0.978
The accuracy of the SVM using Sepal is: 0.800

model = LogisticRegression()model.fit(X_train_p, y_train_p) 
prediction = model.predict(X_test_p) 
print('The accuracy of the Logistic Regression using Petals is: {:.3f}'.format(metrics.accuracy_score(prediction, y_test_p)))  model.fit(X_train_s, y_train_s) 
prediction = model.predict(X_test_s) 
print('The accuracy of the Logistic Regression using Sepals is: {:.3f}'.format(metrics.accuracy_score(prediction, y_test_s)))

The accuracy of the Logistic Regression using Petals is: 0.978
The accuracy of the Logistic Regression using Sepals is: 0.822

model=DecisionTreeClassifier()model.fit(X_train_p, y_train_p) 
prediction = model.predict(X_test_p) 
print('The accuracy of the Decision Tree using Petals is: {:.3f}'.format(metrics.accuracy_score(prediction, y_test_p)))     model.fit(X_train_s, y_train_s) 
prediction = model.predict(X_test_s) 
print('The accuracy of the Decision Tree using Sepals is: {:.3f}'.format(metrics.accuracy_score(prediction, y_test_s)))

The accuracy of the Decision Tree using Petals is: 0.956
The accuracy of the Decision Tree using Sepals is: 0.644

model=KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) model.fit(X_train_p, y_train_p) 
prediction = model.predict(X_test_p) 
print('The accuracy of the KNN using Petals is: {:.3f}'.format(metrics.accuracy_score(prediction, y_test_p)))  model.fit(X_train_s, y_train_s) 
prediction = model.predict(X_test_s) 
print('The accuracy of the KNN using Sepals is: {:.3f}'.format(metrics.accuracy_score(prediction, y_test_s)))