鸢尾花数据集是常见的入门任务，文章将详细介绍整个任务流程，简化繁琐的流程，包含内容见文章目录，供大家快速入门机器学习。

一. 数据理解

鸢尾花数据集（Iris Dataset）是一个经典的机器学习数据集，最初由美国统计学家 Ronald A. Fisher 在 1936 年提出，作为他的论文《The use of multiple measurements in taxonomic problems》中使用的案例数据。该数据集旨在研究鸢尾花的形态学特征之间的关系，并通过这些特征对鸢尾花的不同类别进行分类。

数据来源： 鸢尾花数据集最早是在Fisher的研究中手动测量而得，随后成为统计学和机器学习领域的经典数据集。如今，该数据集广泛应用于机器学习入门教学和模型性能验证中。现代版本的数据集可通过多个途径获取，例如：

• 在Scikit-learn库中提供的内置数据集。
• 在UCI Machine Learning Repository（https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris）上公开共享。
• 本文使用kaggle的数据集（Iris Species | Kaggle）方便大家自取

数据集描述： 鸢尾花数据集由150个样本组成，每个样本描述了一种鸢尾花的特征，包括四个数值型特征和一个目标类别标签。特征数据为连续变量，目标标签为离散分类变量。

1.1 特征描述：

鸢尾花的每个样本由以下四个特征描述：

• 花萼长度（Sepal Length, cm）：描述花萼的长度，单位为厘米。
• 花萼宽度（Sepal Width, cm）：描述花萼的宽度，单位为厘米。
• 花瓣长度（Petal Length, cm）：描述花瓣的长度，单位为厘米。
• 花瓣宽度（Petal Width, cm）：描述花瓣的宽度，单位为厘米。

特征数据均为连续变量，单位均为厘米。这些特征是通过测量实际的鸢尾花物理尺寸获取的，并且已被标准化为浮点数值，便于算法处理。

1.2类别标签：

数据集中的鸢尾花分为三种类别，分别对应三种不同的鸢尾花品种，每类样本数目均为50，数据分布均衡。这三类鸢尾花分别为：

1. Setosa（山鸢尾）：特征上明显可区分，与其他两类鸢尾花有显著差异。
2. Versicolor（变色鸢尾）：特征上部分与Virginica重叠。
3. Virginica（维吉尼亚鸢尾）：与Versicolor具有一定特征相似性，因此分类具有挑战性。

二. 数据可视化

df.describe().T            #T transpose

 Correlation Matrix 相关性矩阵

pl.figure(figsize=(10,8))
sns.heatmap(df.select_dtypes(include=['number']).corr(), annot=True, cmap="Blues")
plt.show()

散点图 + KDE 密度图                                                                                                                                                                                                                                                                

sns.pairplot(df, hue='Species', height=3).map_lower(sns.kdeplot, levels=2)
plt.show()

                                                                                 3D 散点图                                                                                                                                                                                                                                                                            

from plotly.express import scatter_3d
scatter_3d(x='PetalLengthCm',
           y='PetalWidthCm',
           z='SepalLengthCm',
           color='Species',
           color_discrete_sequence=['yellow', 'red', 'purple'],
           data_frame=df).show()

                                                                                                                                                             小提琴图 带状图

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

fig, axes = plt.subplots(2, 4, figsize=(20, 10))

# Violin Plots
for ax, col in zip(axes.flatten(), df.columns[:-1]):
    sns.violinplot(x='Species', y=col, data=df, ax=ax, palette="coolwarm") 

# Strip Plots
for ax, col in zip(axes.flatten()[4:], df.columns[:-1]):
    sns.stripplot(x='Species', y=col, data=df, ax=ax, palette="Dark2", jitter=True, alpha=0.7)  

plt.tight_layout(pad=1, w_pad=1.5, h_pad=2)
plt.show()

感谢收看，作为上半部分主要做了数据集解读数据可视化，下半部分会给出机器学习模型的代码，记得点赞支持一下！谢谢！