简介
npm 包 ml-dataset-iris 是一个完美的用于测试和学习机器学习算法的数据集。它来源于 Scikit-Learn 的 iris 数据集（鸢尾花卉数据集），该数据集包含了 3 个类别及其对应的花萼和花瓣的测量值。
本文将详细介绍如何通过 npm 包 ml-dataset-iris 来使用这个数据集，包括如何获取数据和如何使用数据进行机器学习算法的构建。
获取数据
首先，我们需要通过 npm 安装 ml-dataset-iris，可通过如下命令来安装：
npm install --save ml-dataset-iris
安装成功后，我们就可以使用以下 JavaScript 代码来获取数据集：
const iris = require('ml-dataset-iris');
这条代码将返回一个包含 150 个鸢尾花样本数据的对象，每个鸢尾花样本数据都包含以下几个属性：
sepalLength：花萼长度sepalWidth：花萼宽度petalLength：花瓣长度petalWidth：花瓣宽度label：标签，分别为 0、1、2 表示三个类别
我们可以通过以下代码来获取打印第一个鸢尾花样本的数据：
console.log(iris[0]);
输出结果如下：
{ sepalLength: 5.1, sepalWidth: 3.5, petalLength: 1.4, petalWidth: 0.2, label: 0 }
构建机器学习算法
通过上面的代码，我们已经成功获取到了鸢尾花数据集。接下来，我们使用这个数据集来构建机器学习算法。这里我们以决策树算法为例。
安装
我们需要安装 npm 包 decision-tree，执行以下命令即可：
npm install --save decision-tree
代码实现
以下是完整的鸢尾花分类代码实现：
-- -------------------- ---- ------- ----- ---- - --------------------------- ----- ------------ - ------------------------- -- ------ ----- ------------ - - ----- --- ------- --- -- --- ---- - - -- - - ------------ ---- - ------------------------------------------------------ ---- ---------------------------------------- - -- ----- ----- -- - --- --------------------------- -- ---- ----- ------------- - ------------ ----- ---- ---- ----- ----- ---- ---- ----- --- ---------------------------展开代码
该代码使用 iris 数据集构造了一个决策树，并使用决策树对两个样本进行了分类预测。输出结果如下：
[ 2, // 该样本为类别 2 2, // 该样本为类别 2 ]
指导意义
- 了解了如何通过 npm 包 ml-dataset-iris 来获取 iris 数据集的数据。
- 掌握了如何使用 npm 包 decision-tree 来构建决策树分类器，并对测试数据进行预测。
- 了解了如何使用 ml-dataset-iris 数据集构建机器学习模型，可以扩展至其他机器学习算法的实现。
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