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Python机器学习- 鸢尾花分类 1、描述请编写代码实现train_and_predict功能，实现能够根据四个特征对三种类型的鸢尾花进行分类。train_and_predict函数接收三个参数:train_input_features—二维NumPy数组，其中每个元素都是一个数组，它包含:萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。train_outputs—一维NumPy数组，其中每个元素都是一个数字，表示在train_input_features的同一行中描述的鸢尾花种类。0表示鸢尾setosa，1表示versicolor，2代表Iris virginica。prediction_features—二维NumPy数组，其中每个元素都是一个数组，包含:萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。该函数使用train_input_features作为输入数据，使用train_outputs作为预期结果来训练分类器。请使用训练过的分类器来预测prediction_features的标签，并将它们作为可迭代对象返回(如list或numpy.ndarray)。结果中的第n个位置是prediction_features参数的第n行。2、code# 导入numpy库，用于处理多维数组 import numpy as np # 导入sklearn库中的数据集、模型选择、度量和朴素贝叶斯模块 from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import metrics from sklearn.naive_bayes import GaussianNB # 定义train_and_predict函数，接收三个参数:训练输入特征、训练输出标签和预测输入特征 def train_and_predict(train_input_features, train_outputs, prediction_features): # 创建一个高斯朴素贝叶斯分类器对象 clf = GaussianNB() # 使用训练输入特征和训练输出标签来训练分类器 clf.fit(train_input_features, train_outputs) # 使用预测输入特征来预测输出标签，并将结果返回 y_pred = clf.predict(prediction_features) return y_pred # 加载鸢尾花数据集，包含150个样本，每个样本有四个特征和一个标签 iris = datasets.load_iris() # 将数据集随机分成训练集和测试集，其中训练集占70%，测试集占30%，并设置随机种子为0 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=0 ) # 调用train_and_predict函数，使用训练集来训练分类器，并使用测试集来预测标签，将结果赋值给y_pred y_pred = train_and_predict(X_train, y_train, X_test) # 如果y_pred不为空，打印预测标签和真实标签的准确率，即正确预测的比例 if y_pred is not None: print(metrics.accuracy_score(y_test, y_pred))3、描述机器学习库 sklearn 自带鸢尾花分类数据集，分为四个特征和三个类别，其中这三个类别在数据集中分别表示为 0, 1 和 2，请实现 transform_three2two_cate 函数的功能，该函数是一个无参函数，要求将数据集中 label 为 2 的数据进行移除，也就是说仅保留 label 为 0 和为 1 的情况，并且对 label 为 0 和 1 的特征数据进行保留，返回值为 numpy.ndarray 格式的训练特征数据和 label 数据，分别为命名为 new_feat 和 new_label。然后在此基础上，实现 train_and_evaluate 功能，并使用生成的 new_feat 和 new_label 数据集进行二分类训练，限定机器学习分类器只能从逻辑回归和决策树中进行选择，将训练数据和测试数据按照 8:2 的比例进行分割。要求输出测试集上的 accuracy_score，同时要求 accuracy_score 要不小于 0.95。4、code#导入numpy库，它是一个提供了多维数组和矩阵运算等功能的Python库 import numpy as np #导入sklearn库中的datasets模块，它提供了一些内置的数据集 from sklearn import datasets #导入sklearn库中的model_selection模块，它提供了一些用于模型选择和评估的工具，比如划分训练集和测试集 from sklearn.model_selection import train_test_split #导入sklearn库中的preprocessing模块，它提供了一些用于数据预处理的工具，比如归一化 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler #导入sklearn库中的linear_model模块，它提供了一些线性模型，比如逻辑回归 from sklearn.linear_model import LogisticRegression #导入sklearn库中的metrics模块，它提供了一些用于评估模型性能的指标，比如F1分数、ROC曲线面积、准确率等 from sklearn.metrics import f1_score,roc_auc_score,accuracy_score #导入sklearn库中的tree模块，它提供了一些树形模型，比如决策树 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier #定义一个函数transform_three2two_cate，它的作用是将鸢尾花数据集中的三分类问题转化为二分类问题 def transform_three2two_cate(): #从datasets模块中加载鸢尾花数据集，并赋值给data变量 data = datasets.load_iris() #其中data特征数据的key为data，标签数据的key为target #需要取出原来的特征数据和标签数据，移除标签为2的label和特征数据，返回值new_feat为numpy.ndarray格式特征数据，new_label为对应的numpy.ndarray格式label数据 #需要注意特征和标签的顺序一致性，否则数据集将混乱 #code start here #使用numpy库中的where函数找出标签为2的索引，并赋值给index_arr变量 index_arr = np.where(data.target == 2)[0] #使用numpy库中的delete函数删除特征数据中对应索引的行，并赋值给new_feat变量 new_feat = np.delete(data.data, index_arr, 0) #使用numpy库中的delete函数删除标签数据中对应索引的元素，并赋值给new_label变量 new_label = np.delete(data.target, index_arr) #code end here #返回新的特征数据和标签数据 return new_feat,new_label #定义一个函数train_and_evaluate，它的作用是用决策树分类器来训练和评估鸢尾花数据集 def train_and_evaluate(): #调用transform_three2two_cate函数，得到新的特征数据和标签数据，并赋值给data_X和data_Y变量 data_X,data_Y = transform_three2two_cate() #使用train_test_split函数，将数据集划分为训练集和测试集，其中测试集占20%，并赋值给train_x,test_x,train_y,test_y变量 train_x,test_x,train_y,test_y = train_test_split(data_X,data_Y,test_size = 0.2) #已经划分好训练集和测试集，接下来请实现对数据的训练 #code start here #创建一个决策树分类器的实例，并赋值给estimator变量 estimator = DecisionTreeClassifier() #使用fit方法，用训练集的特征和标签来训练决策树分类器 estimator.fit(train_x, train_y) #使用predict方法，用测试集的特征来预测标签，并赋值给y_predict变量 y_predict = estimator.predict(test_x) #code end here #注意模型预测的label需要定义为 y_predict，格式为list或numpy.ndarray #使用accuracy_score函数，计算测试集上的准确率分数，并打印出来 print(accuracy_score(y_predict,test_y)) #如果这个文件是作为主程序运行，则执行以下代码 if __name__ == "__main__": #调用train_and_evaluate函数 train_and_evaluate() #要求执行train_and_evaluate()后输出为： #1、，代表数据label为0和1 #2、测试集上的准确率分数，要求>0.95