复现鸢尾花数据集可视化分析

我选用了一个经典数据集来展示如何构建一个决策树模型，这个数据集是——Iris 鸢尾花数据集。里面有我进行数据预处理，分析，优化参数，训练模型以及最终分析决策树的代码。

鸢尾花数据集

来自scikit-learn官网的iris数据集，该数据集共150条记录，每条记录4个特征，包括3个鸢尾花的类别

鸢尾花数据集的

题目：Iris 数据集中有三类（Setosa、Versicolor、Virginica），任选两类实现逻辑回归 模型 分别将数据集的50% 作为训练集，50% 作为测试集；将数据集的70% 作为训练集，30% 作为测试集；将数据集的90% 作为训练集，10% 作为测试集，并检验模型在测试集上的分类正确率 最后实现了PCA对鸢尾花数据集的降维分析 除了PCA降维分析部分，全部代码手写实现，没有调用scikit-learn库

题目：Iris 数据集中有三类（Setosa、Versicolor、Virginica），任选两类实现逻辑回归 模型 分别将数据集的50% 作为训练集，50% 作为测试集；将数据集的70% 作为训练集，30% 作为测试集；将数据集的90% 作为训练集，10% 作为测试集，并检验模型在测试集上的分类正确率 最后实现了PCA对鸢尾花数据集的降维分析 除了PCA降维分析部分，全部代码手写实现，没有调用scikit-learn库

暂无描述 iris.csv

本资源就是python等各大语言常用的数据集，可以用来绘图，实验。直接下载使用即可。适合编程语言引用Excel文件。

鸢尾花数据集，标准150个