三、機器學習應用
分類模型
Iris 數據集最常用於分類任務中。由於它包含三個類別，我們可以使用各種機器學習演算法來進行分類，如支持向量機（SVM）、K 最近鄰（KNN）、決策樹（Decision Tree）、隨機森林（Random Forest）等。
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- 支持向量機（SVM）：SVM 是一種強大的分類器，尤其適用於高維度資料。對於 Iris 數據集，SVM 通常能夠很好地區分三個類別。
- K 最近鄰（KNN）：KNN 是一種簡單的分類演算法，通過計算新數據點與訓練數據點之間的距離來進行分類。雖然簡單，但在適當選擇 K 值的情況下，KNN 在 Iris 數據集上通常也能取得不錯的效果。
- 決策樹和隨機森林：這些模型通過構建樹狀結構來進行分類，是解釋性強且易於視覺化的模型。隨機森林是多棵決策樹的集成，通常比單一決策樹具有更好的泛化能力。
線性判別分析（LDA）
Fisher 在最初介紹 Iris 數據集時，使用了線性判別分析（LDA）來區分不同的花卉品種。LDA 是一種降維技術，它試圖找到一組投影，使得投影後的類別之間的可分性最大化。LDA 不僅可以作為分類演算法，還可以用於數據的降維處理。
模型評估
在構建分類模型後，我們需要對模型進行評估，以確保其性能穩定且準確。常用的評估方法包括：
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- 混淆矩陣（Confusion Matrix）：混淆矩陣能夠顯示模型在不同類別上的預測結果，並幫助識別哪些類別易於混淆。
- 準確率（Accuracy）：準確率是正確分類樣本數佔總樣本數的比例，適合用於樣本數大致均衡的數據集。
- 交叉驗證（Cross-Validation）：通過交 2024 年印尼 Telegram 用戶庫 叉驗證，我們可以更可靠地評估模型的泛化能力。通常使用 K 折交叉驗證來確保模型在不同的數據拆分上具有穩定的性能。
特徵選擇
在機器學習中，並不是所有特徵 越南 WhatsApp 服务数据 都對分類有幫助。有時候，選擇少數關鍵特徵可以提高模型的性能並減少過擬合的風險。在 Iris 數據集中，花瓣長度和寬度通常被認為是更具區分性的特徵。使用特徵選擇技術，我們可以識別和保留對分類任務最有貢獻的特徵。
四、Iris 數據集的應用範例
Python 和 Scikit-learn
Python 是數據科學和機器學習中最流行的編程語言之一。使用 Scikit-learn 庫，我們可以輕鬆地載入 Iris 數據集，並進行各種數據分析和機器學習任務。以下是使用 Scikit-learn 進行 Iris 數據集分析的一個簡單範例：