学习Python来分类现实世界的数据

一个机器可以根据照片来辨别鲜花的品种吗？在机器学习角度，这其实是一个分类问题，即机器根据不同品种鲜花的数据进行学习，使其可以对未标记的测试图片数据进行分类。这一小节，我们还是从scikit-learn出发，理解基本的分类原则，多动手实践。

Iris flower数据集是1936年由Sir Ronald Fisher引入的经典多维数据集，可以作为判别分析（discriminant analysis）的样本。该数据集包含Iris花的三个品种(Iris setosa, Iris virginica and Iris versicolor)各50个样本，每个样本还有4个特征参数（分别是萼片的长宽和花瓣

的长 宽，以厘米为单位），Fisher利用这个数据集开发了一个线性判别模型来辨别花朵的品种。基于Fisher的线性判别模型，该数据集成为了机器学习中各 种分类技术的典型实验案例。

现在我们要解决的分类问题是，当我们看到一个新的iris花朵，我们能否根据以上测量参数成功预测新iris花朵的品种。

我们利用给定标签的数据，设计一种规则进而应用到其他样本中做预测，这是基本的监督问题（分类问题）。

由于iris数据集样本量和维度都很小，所以可以方便进行可视化和操作。