ML-first project

from pandas import read_csv
from pandas.plotting import scatter_matrix
from matplotlib import pyplot
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.svm import SVC
# 读取数据
filename = 'iris.data.csv'
names = ['separ-length', 'separ-width', 'petal-length', 'petal-width', 'class']
dataset = read_csv(filename, names=names)
# print(dataset)
# print(dataset.head(10))

# dataset = read_csv('iris.data.csv')
# print(dataset.shape)
# print(dataset.head(10))
# print('数据维度：　行 %s,列 %s'% dataset.shape)
# print(dataset.describe())　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　＃数据描述
# print(dataset.groupby('class').size())　　　　　　　　　　　　　　　　　　　＃数据分类
# print(dataset.groupby('separ-width').size())

# dataset.plot(kind='box', subplots=True, layout=(2, 2), sharex=False, sharey=False)　　　　　　　　　　　＃箱线图
# pyplot.show()

# dataset.hist()　　　　　　　　　　　　　　　　　　　＃直方图
# pyplot.show()

# scatter_matrix(dataset)　　　　　　　　　　　　　　＃散点图
# pyplot.show()

array = dataset.values　　　　　　　　　　　　　　　　＃数据集拆分
X = array[:, :4]
Y = array[:, 4]
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.2, random_state=7)
# print(X_train.shape)

明天补充