机器学习实验一

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机器学习实验一

UCI数据库中有一个著名的数据集叫做Iris（鸢尾花）数据集，它用于分类问题的机器学习任务。这个数据集描述了三种不同种类的鸢尾花：Setosa、Versicolor和Virginica。每个样本有四个特征：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）。

要对Iris数据集进行分析，首先需要获取数据集并加载到分析环境中。可以通过访问UCI数据库的网站（）来获取Iris数据集的下载链接。

数据清洗：

在Python中对Iris数据集进行数据清洗的过程通常包括以下步骤：

1. 导入必要的库：在开始清洗之前，首先导入需要使用的库，如`pandas`和`numpy`。

import pandas as pd
import numpy as np

2. 加载数据集：使用`pandas`库的`read_csv()`函数加载数据集。

data = pd.read_csv('path_to_iris_dataset.data') #path_to_iris_dataset.data为下载的数据集

3. 检查数据集：查看数据集的前几行以及基本信息，确保数据加载正确并了解数据的结构。

print(data.head())
print(data.info())

4. 处理缺失值：检查数据集中是否有缺失值，如果有，可以根据情况进行处理。以下是两种常见的处理方式：

- 删除含有缺失值的行：

data.dropna(inplace=True)

- 填充缺失值，例如使用特征的平均值或中位数：

data.fillna(data.mean(), inplace=True)

5. 处理重复值：检查并删除数据集中的重复值。

data.drop_duplicates(inplace=True)

6. 处理异常值：对于可能存在异常值的特征，可以根据领域知识或统计方法进行处理。一种常见的方法是使用正态分布的3σ原则来识别和删除异常值。

mean = data['feature'].mean()
std = data['feature'].std()
threshold = 3 * std
data = data[(data['feature'] > mean - threshold) & (data['feature'] < mean + threshold)]

将 `'feature'` 替换为实际的特征名称。

7. 数据转换：如果需要对数据进行转换（例如将类别特征转换为数值编码），可以使用`pandas`的相关函数，如`map()`或`replace()`。

8. 保存清洗后的数据集：将清洗后的数据保存到新的文件中，以便后续分析。

data.to_csv('cleaned_iris_dataset.csv', index=False)

请将 `'cleaned_iris_dataset.csv'` 替换为你想要保存数据集的实际路径和文件名。

任务一：

计算鸢尾花数据集的基本统计数据并画出趋势图，可以使用`pandas`和`matplotlib`库来完成这些任务。以下是一些示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt# 加载数据集
data = pd.read_csv('path_to_lris.data', header=None, names=['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'class'])# 基本统计数据
statistics = data.describe()
print(statistics)# 不同类别的统计数据
class_statistics = data.groupby('class').describe()
print(class_statistics)# 趋势图
data.plot(x='sepal_length', y='sepal_width', kind='scatter')
plt.title('Sepal Width vs. Sepal Length')
plt.show()data.plot(x='petal_length', y='petal_width', kind='scatter')
plt.title('Petal Width vs. Petal Length')
plt.show()# 不同类别的趋势图
class_names = data['class'].unique()
for class_name in class_names:class_data = data[data['class'] == class_name]class_data.plot(x='sepal_length', y='sepal_width', kind='scatter', label=class_name)plt.title('Sepal Width vs. Sepal Length - {}'.format(class_name))plt.legend()plt.show()class_data.plot(x='petal_length', y='petal_width', kind='scatter', label=class_name)plt.title('Petal Width vs. Petal Length - {}'.format(class_name))plt.legend()plt.show()

将`path_to_lris.data`替换为实际的数据集路径。

以上代码首先加载数据集，并计算了整体数据集的基本统计数据（均值、标准差、最小值、最大值等），使用`describe()`函数实现。接着，根据不同的类别进行分组，并计算每个类别的统计数据。

然后，代码绘制了两个趋势图，分别是萼片宽度与萼片长度的关系，以及花瓣宽度与花瓣长度的关系。通过调用`plot()`函数，指定x轴和y轴的特征列，以及图表类型为散点图（kind='scatter'）。使用`plt.title()`函数为图表添加标题，并通过`plt.show()`显示图表。

最后，代码绘制了不同类别的趋势图，分别展示了不同类别的萼片宽度与萼片长度的关系，以及花瓣宽度与花瓣长度的关系。通过在循环中筛选每个类别的数据，并使用`label`参数为每个类别的图表添加图例，实现了不同类别的趋势图的绘制。