鸢尾花线性回归+鸢尾花数据集 Python实现
简介
本资源文件提供了一个基于Python实现的鸢尾花线性回归模型，并附带了鸢尾花数据集。鸢尾花卉数据集是一类多重变量分析的数据集，通过花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度这四个属性，可以预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。该案例是机器学习基础学习的典型案例，适合初学者进行实践和学习。
内容概述
- 鸢尾花数据集：包含了150个样本，每个样本有4个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度）和1个标签（鸢尾花的种类）。
- 线性回归模型：使用Python实现了基于鸢尾花数据集的线性回归模型，帮助理解如何通过线性回归进行分类预测。
- 代码示例：提供了完整的Python代码，展示了如何加载数据、训练模型、进行预测以及评估模型性能。
使用说明
- 环境要求：
- Python 3.x
- 必要的Python库：NumPy、Pandas、Scikit-learn
- 运行步骤：
- 下载本资源文件。
- 解压文件并打开代码文件。
- 运行代码，观察模型训练和预测结果。
- 数据集说明：
- 数据集包含150个样本，每个样本有4个特征和1个标签。
- 特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度。
- 标签：鸢尾花的种类（Setosa、Versicolour、Virginica）。
注意事项
- 本资源文件仅供学习和研究使用，请勿用于商业用途。
- 代码中可能需要根据实际情况进行调整，例如数据预处理、模型参数等。
贡献
欢迎对本资源文件进行改进和优化，如果您有任何建议或发现了问题，请提交Issue或Pull Request。
许可证
本资源文件遵循MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。