【源码】基于Python的鸢尾花数据集逻辑回归分类项目

项目简介

本项目基于Python和机器学习框架构建逻辑回归模型，针对鸢尾花（Iris）数据集进行分类。运用梯度下降法训练模型，以实现对鸢尾花数据的精准分类与预测。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理与特征缩放：对原始数据预处理和特征缩放，提升模型性能与准确性。
2. 梯度下降法训练：用梯度下降法训练逻辑回归模型，迭代找出最优参数。
3. 模型测试与评估：用测试数据集测试训练好的模型，计算模型准确率。

安装使用步骤

安装依赖

项目依赖Python和常用机器学习库，如NumPy等，需确保这些依赖库已正确安装。

数据准备

准备鸢尾花数据集，并按项目格式和要求组织数据。

运行代码

1. 读取数据：用DB类中的read_data函数读取原始数据，分割为训练集和测试集。
2. 数据预处理和特征缩放：调用DB类中的better_data函数进行数据处理和缩放，提高模型性能。
3. 训练模型：创建Gradient_descent类对象，用训练数据训练模型，通过梯度下降法找最优参数。
4. 模型测试：创建TEST类对象，用测试数据测试模型，计算准确率。
5. 结果输出：输出模型准确率、预测结果和对应类别标签。

下载地址

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