模式识别与机器学习-习题及答案 ch05 其他分类方法.docx

其他分类方法 习题 利用逻辑斯蒂回归对Iris数据集(鸢尾花数据集)进行分类。 答：鸢尾花数据集是一个非常著名且简单的数据集，常被用来作为机器学习的入门示例。这个数据集包含了150个鸢尾花样本，每个样本有四个特征：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。这些特征可以用来预测鸢尾花的种类：山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾。 下面是一个使用逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）对鸢尾花数据集进行分类的示例。这个示例使用的是Python语言和scikit-learn库： ```python # 导入所需的库 from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载鸢尾花数据集 iris = datasets.load_iris() X = iris.data # 特征数据 y = iris.target # 目标数据 # 将数据集分割成训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建逻辑斯蒂回归模型并训练 model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) # 使用模型对测试集进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 计算预测的准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(fAccuracy: {accuracy}) ``` 实现ID3决策树，并在Iris数据集上进行五折交叉验证。观测训练得到的决策树在训练集和测试集上的准确率，判断该决策树是否存在过拟合。在此基础上，实现事前剪枝和事后剪枝，比较事前剪枝树与事后剪枝树对训练集和测试集的准确率。 答：首先，我们需要导入必要的库： ```python import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import cross_val_score, KFold from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score ``` 接下来，我们加载Iris数据集，并将数据集分成训练集和测试集： ```python iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True) for train_index, test_index in kf.split(X): X_train, X_test = X[train_index], X[test_index] y_train, y_test = y[train_index], y[test_index] break ``` 现在，我们使用训练集来训练决策树，并使用测试集来评估模型的性能： ```python clf = DecisionTreeClassifier(criterion=entropy) score = cross_val_score(clf, X_train, y_train, cv=kf) print(fTraining accuracy: {np.mean(score)}) score = cross_val_score(clf, X_test, y_test, cv=kf) print(fTesting accuracy: {np.mean(score)}) ``` 接下来，我们将实现事前剪枝和事后剪枝。事前剪枝是在构建决策树的过程中实施的，而事后剪枝是在决策树构建完成后实施的。我们将使用scikit-learn库中的`DecisionTreeClassifier`来实现这两种剪枝方法。以下是实现事前剪枝和事后剪枝的代码： ```python # 事前剪枝 clf_pre = DecisionTreeClassifier(criterion=entropy, max_depth=3) score_pre = cross_val_sc