搜索
首页后端开发Python教程如何在Python中将Scikit-learn的IRIS数据集转换为只有两个特征的数据集?

如何在Python中将Scikit-learn的IRIS数据集转换为只有两个特征的数据集?

Iris,一个多元花卉数据集,是最有用的 Pyhton scikit-learn 数据集之一。它分为 3 类,每类 50 个实例,包含三种鸢尾花(山鸢尾、维吉尼亚鸢尾和杂色鸢尾)的萼片和花瓣部分的测量值。除此之外,Iris 数据集包含这三个物种中每个物种的 50 个实例,并由四个特征组成,即 sepal_length (cm)、sepal_width (cm)、petal_length (cm)、petal_width (cm)。

我们可以使用主成分分析(PCA)将 IRIS 数据集转换为具有 2 个特征的新特征空间。

步骤

我们可以按照下面给出的步骤,使用 Python 中的 PCA 将 IRIS 数据集转换为 2 特征数据集 -

第 1 步 - 首先,从 scikit-learn 导入必要的包。我们需要导入数据集和分解包。

步骤 2 - 加载 IRIS 数据集。

步骤 3 - 打印有关数据集的详细信息。

步骤 4 - 初始化主成分分析 (PCA) 并应用 fit() 函数来拟合数据。 p>

步骤 5 - 将数据集转换为新维度,即 2 特征数据集。

示例

在下面的示例中,我们将使用上述步骤通过 PCA 将 scikit-learn IRIS 植物数据集转换为 2 个特征。

# Importing the necessary packages
from sklearn import datasets
from sklearn import decomposition

# Load iris plant dataset
iris = datasets.load_iris()

# Print details about the dataset
print('Features names : '+str(iris.feature_names))
print('\n')
print('Features size : '+str(iris.data.shape))
print('\n')
print('Target names : '+str(iris.target_names))
print('\n')
X_iris, Y_iris = iris.data, iris.target

# Initialize PCA and fit the data
pca_2 = decomposition.PCA(n_components=2)
pca_2.fit(X_iris)

# Transforming iris data to new dimensions(with 2 features)
X_iris_pca2 = pca_2.transform(X_iris)

# Printing new dataset
print('New Dataset size after transformations: ', X_iris_pca2.shape)

输出

它将产生以下输出 -

Features names : ['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm)']

Features size : (150, 4)

Target names : ['setosa' 'versicolor' 'virginica']

New Dataset size after transformations: (150, 2)

如何将 Iris 数据集转换为 3 特征数据集?

我们可以使用称为主成分分析(PCA)的统计方法将 Iris 数据集转换为具有 3 个特征的新特征空间。 PCA通过分析原始数据集的特征,基本上将数据线性投影到新的特征空间中。

PCA 背后的主要概念是选择数据的“主要”特征并基于它们构建特征。它将为我们提供新的数据集,该数据集的大小较小,但具有与原始数据集相同的信息。

示例

在下面的示例中,我们将使用 PCA 转换 scikit-learn Iris 植物数据集(用 3 个组件初始化)。

# Importing the necessary packages
from sklearn import datasets
from sklearn import decomposition

# Load iris plant dataset
iris = datasets.load_iris()

# Print details about the dataset
print('Features names : '+str(iris.feature_names))
print('\n')
print('Features size : '+str(iris.data.shape))
print('\n')
print('Target names : '+str(iris.target_names))
print('\n')
print('Target size : '+str(iris.target.shape))
X_iris, Y_iris = iris.data, iris.target

# Initialize PCA and fit the data
pca_3 = decomposition.PCA(n_components=3)
pca_3.fit(X_iris)

# Transforming iris data to new dimensions(with 2 features)
X_iris_pca3 = pca_3.transform(X_iris)

# Printing new dataset
print('New Dataset size after transformations : ', X_iris_pca3.shape)
print('\n')

# Getting the direction of maximum variance in data
print("Components : ", pca_3.components_)
print('\n')

# Getting the amount of variance explained by each component
print("Explained Variance:",pca_3.explained_variance_)
print('\n')

# Getting the percentage of variance explained by each component
print("Explained Variance Ratio:",pca_3.explained_variance_ratio_)
print('\n')

# Getting the singular values for each component
print("Singular Values :",pca_3.singular_values_)
print('\n')

# Getting estimated noise covariance
print("Noise Variance :",pca_3.noise_variance_)

输出

它将产生以下输出 -

Features names : ['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm)']

Features size : (150, 4)

Target names : ['setosa' 'versicolor' 'virginica']

Target size : (150,)
New Dataset size after transformations : (150, 3)

Components : [[ 0.36138659 -0.08452251 0.85667061 0.3582892 ]
[ 0.65658877 0.73016143 -0.17337266 -0.07548102]
[-0.58202985 0.59791083 0.07623608 0.54583143]]

Explained Variance: [4.22824171 0.24267075 0.0782095 ]

Explained Variance Ratio: [0.92461872 0.05306648 0.01710261]

Singular Values : [25.09996044 6.01314738 3.41368064]

Noise Variance : 0.02383509297344944

以上是如何在Python中将Scikit-learn的IRIS数据集转换为只有两个特征的数据集?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

声明
本文转载于:tutorialspoint。如有侵权,请联系admin@php.cn删除
Python:游戏,Guis等Python:游戏,Guis等Apr 13, 2025 am 12:14 AM

Python在游戏和GUI开发中表现出色。1)游戏开发使用Pygame,提供绘图、音频等功能,适合创建2D游戏。2)GUI开发可选择Tkinter或PyQt,Tkinter简单易用,PyQt功能丰富,适合专业开发。

Python vs.C:申请和用例Python vs.C:申请和用例Apr 12, 2025 am 12:01 AM

Python适合数据科学、Web开发和自动化任务,而C 适用于系统编程、游戏开发和嵌入式系统。 Python以简洁和强大的生态系统着称,C 则以高性能和底层控制能力闻名。

2小时的Python计划:一种现实的方法2小时的Python计划:一种现实的方法Apr 11, 2025 am 12:04 AM

2小时内可以学会Python的基本编程概念和技能。1.学习变量和数据类型,2.掌握控制流(条件语句和循环),3.理解函数的定义和使用,4.通过简单示例和代码片段快速上手Python编程。

Python:探索其主要应用程序Python:探索其主要应用程序Apr 10, 2025 am 09:41 AM

Python在web开发、数据科学、机器学习、自动化和脚本编写等领域有广泛应用。1)在web开发中,Django和Flask框架简化了开发过程。2)数据科学和机器学习领域,NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow库提供了强大支持。3)自动化和脚本编写方面,Python适用于自动化测试和系统管理等任务。

您可以在2小时内学到多少python?您可以在2小时内学到多少python?Apr 09, 2025 pm 04:33 PM

两小时内可以学到Python的基础知识。1.学习变量和数据类型,2.掌握控制结构如if语句和循环,3.了解函数的定义和使用。这些将帮助你开始编写简单的Python程序。

如何在10小时内通过项目和问题驱动的方式教计算机小白编程基础?如何在10小时内通过项目和问题驱动的方式教计算机小白编程基础?Apr 02, 2025 am 07:18 AM

如何在10小时内教计算机小白编程基础?如果你只有10个小时来教计算机小白一些编程知识,你会选择教些什么�...

如何在使用 Fiddler Everywhere 进行中间人读取时避免被浏览器检测到?如何在使用 Fiddler Everywhere 进行中间人读取时避免被浏览器检测到?Apr 02, 2025 am 07:15 AM

使用FiddlerEverywhere进行中间人读取时如何避免被检测到当你使用FiddlerEverywhere...

Python 3.6加载Pickle文件报错"__builtin__"模块未找到怎么办?Python 3.6加载Pickle文件报错"__builtin__"模块未找到怎么办?Apr 02, 2025 am 07:12 AM

Python3.6环境下加载Pickle文件报错:ModuleNotFoundError:Nomodulenamed...

See all articles

热AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免费脱衣服图片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脱衣机

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

免费生成ai无尽的。

热门文章

R.E.P.O.能量晶体解释及其做什么(黄色晶体)
3 周前By尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O.最佳图形设置
3 周前By尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O.如果您听不到任何人,如何修复音频
3 周前By尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25:如何解锁Myrise中的所有内容
4 周前By尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

热工具

螳螂BT

螳螂BT

Mantis是一个易于部署的基于Web的缺陷跟踪工具,用于帮助产品缺陷跟踪。它需要PHP、MySQL和一个Web服务器。请查看我们的演示和托管服务。

MinGW - 适用于 Windows 的极简 GNU

MinGW - 适用于 Windows 的极简 GNU

这个项目正在迁移到osdn.net/projects/mingw的过程中,你可以继续在那里关注我们。MinGW:GNU编译器集合(GCC)的本地Windows移植版本,可自由分发的导入库和用于构建本地Windows应用程序的头文件;包括对MSVC运行时的扩展,以支持C99功能。MinGW的所有软件都可以在64位Windows平台上运行。

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

功能强大的PHP集成开发环境

EditPlus 中文破解版

EditPlus 中文破解版

体积小,语法高亮,不支持代码提示功能

禅工作室 13.0.1

禅工作室 13.0.1

功能强大的PHP集成开发环境