Python與機(jī)器學(xué)習(xí)（第2版）（微課版） 課件 5-01-多分類(lèi)分析項(xiàng)目概述

項(xiàng)目背景|項(xiàng)目概述|學(xué)習(xí)目標(biāo)|任務(wù)實(shí)施步驟鳶尾花多分類(lèi)分析【數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用】主講人：陳清華01101111011010111101010000101101010100111101背景先導(dǎo)項(xiàng)目概述項(xiàng)目學(xué)習(xí)目標(biāo)任務(wù)實(shí)施步驟01Background02BriefIntroduction03LearningObjectives04ImplementationSteps主要內(nèi)容鳶尾花無(wú)生命的花朵擁有了人的性格，有了自己的思想情感，產(chǎn)生了所謂的“花語(yǔ)”“鳶尾花，結(jié)彩多，連竿勸獻(xiàn)酒。此花開(kāi)后百花死，百花開(kāi)后鳶尾稀?！薄蔼?dú)有鳶尾花，一時(shí)偏好妝。金鴨灣頭戲，繡戶(hù)髻后香?！痹谖覈?guó)常用來(lái)象征友誼、愛(ài)情，代表前途無(wú)量、鵬程萬(wàn)里、明察秋毫。認(rèn)識(shí)鳶尾花雜色鳶尾（versicolor）

山鳶尾（setosa）

維吉尼亞鳶尾（virginica）

0110111101101011110101111001001001011010101001001111010010110010111011010110100111101

什么是花瓣、花萼鳶尾花數(shù)據(jù)集輸出結(jié)果：output花瓣長(zhǎng)度（PetalLength）花瓣寬度（PetalWidth）花萼長(zhǎng)度（SepalLength）花萼寬度（SepalWidth）輸入特征：input鳶尾花類(lèi)別雜色鳶尾（versicolor）山鳶尾（setosa）

維吉尼亞鳶尾（virginica）項(xiàng)目總體要求

鳶尾花多分類(lèi)分析

本項(xiàng)目將基于“iris.csv”文件中的4項(xiàng)特征數(shù)據(jù)和分類(lèi)結(jié)果，使用不同的機(jī)器學(xué)習(xí)算法做鳶尾花類(lèi)別判定應(yīng)用，并進(jìn)一步評(píng)估不同模型的優(yōu)劣。項(xiàng)目三維目標(biāo)理解K近鄰、隨機(jī)森林、多層感知機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念及其原理；進(jìn)一步掌握數(shù)據(jù)分析與挖掘的流程，加深對(duì)模型建立與分析過(guò)程的理解；掌握NumPy、Pandas、sklearn、Matplotlib、TensorFlow的使用；掌握KNeighborsClassifier、RandomForestClassifier和MLPClassifier的相關(guān)參數(shù)意義及調(diào)參方法。

（阿里云大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用中級(jí)5.3.2）知識(shí)目標(biāo)能力目標(biāo)素質(zhì)目標(biāo)證項(xiàng)目三維目標(biāo)會(huì)使用sklearn包中KNeighborsClassifier、RandomForestClassifier和MLPClassifier類(lèi)實(shí)現(xiàn)分類(lèi)分析；

大數(shù)據(jù)工程技術(shù)人員國(guó)家職業(yè)技能標(biāo)準(zhǔn)中級(jí)6.3.2會(huì)使用Tensorflow設(shè)計(jì)和訓(xùn)練簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；會(huì)調(diào)整分類(lèi)模型的參數(shù)實(shí)現(xiàn)分類(lèi)效果的優(yōu)化。

大數(shù)據(jù)工程技術(shù)人員國(guó)家職業(yè)技能標(biāo)準(zhǔn)中級(jí)6.3.3知識(shí)目標(biāo)能力目標(biāo)素質(zhì)目標(biāo)崗011011110110101111010111100100001011010101001111101崗項(xiàng)目三維目標(biāo)厚植“中國(guó)特色”的傳統(tǒng)文化根脈，堅(jiān)定文化自信；善于觀察，增強(qiáng)學(xué)生對(duì)大自然及生活的熱愛(ài)；引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行精準(zhǔn)分類(lèi)，細(xì)心改進(jìn)模型的參數(shù)，盡心完成模型的優(yōu)化，培養(yǎng)精益求精的品質(zhì)意識(shí)。能力目標(biāo)素質(zhì)目標(biāo)知識(shí)目標(biāo)011011110110101111010111100100001011010101001111101鳶尾花分類(lèi)分析任務(wù)流程數(shù)據(jù)獲取數(shù)據(jù)預(yù)處理分類(lèi)分析模型評(píng)估與應(yīng)用明確目標(biāo)基于給定的花萼長(zhǎng)度、花萼寬度、花瓣長(zhǎng)度、花瓣寬度、鳶尾花類(lèi)別等數(shù)據(jù)做鳶尾花類(lèi)別判定應(yīng)用。數(shù)據(jù)獲取數(shù)據(jù)預(yù)處理分類(lèi)分析模型評(píng)估與應(yīng)用明確目標(biāo)從本地文件iris.csv中讀取花萼長(zhǎng)度、花萼寬度、花瓣長(zhǎng)度、花瓣寬度、鳶尾花類(lèi)別等原始數(shù)據(jù)。鳶尾花分類(lèi)分析任務(wù)流程數(shù)據(jù)獲取數(shù)據(jù)預(yù)處理分類(lèi)分析模型評(píng)估與應(yīng)用明確目標(biāo)1.標(biāo)簽映射：需將鳶尾花的三種類(lèi)別分別映射為0、1和2鳶尾花分類(lèi)分析任務(wù)流程數(shù)據(jù)獲取數(shù)據(jù)預(yù)處理分類(lèi)分析模型評(píng)估與應(yīng)用明確目標(biāo)使用K近鄰實(shí)現(xiàn)鳶尾花分類(lèi)使用隨機(jī)森林實(shí)現(xiàn)鳶尾花分類(lèi)使用Tensorflow設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)鳶尾花分類(lèi)使用多層感知機(jī)實(shí)現(xiàn)鳶尾花分類(lèi)鳶尾花分類(lèi)分析任務(wù)流程數(shù)據(jù)獲取數(shù)據(jù)預(yù)處理分類(lèi)分析模型評(píng)估與應(yīng)用明確目標(biāo)圖形化展示各模型的分類(lèi)結(jié)果

評(píng)