Iris数据集的分类

资 源 简 介

Iris数据集的分类

详 情 说 明

Iris数据集是机器学习领域经典的分类数据集，包含三种鸢尾花的四个特征维度（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度）。针对该数据集的分类实验通常涵盖传统线性方法和非线性模型对比。

线性分类器实验 线性分类器（如逻辑回归、LDA）通过构造决策边界实现分类。在Iris数据上，线性模型对线性可分类别（如Setosa与其他两类）表现良好，但对花瓣特征交叉的Versicolor和Virginica分类时可能出现欠拟合，需引入正则化或核技巧提升效果。

BP网络分类器实验 BP（反向传播）神经网络通过隐藏层拟合非线性关系。实验时需注意： 输入层4个节点对应特征，输出层3个节点使用Softmax输出概率 学习率、隐层神经元数等超参数需网格搜索调优 交叉验证避免过拟合，ReLU激活函数加速收敛

异或问题的BP网络扩展 异或（XOR）数据是线性不可分的典型案例。通过补充隐藏层，BP网络可学习异或逻辑： 单隐层需至少2个神经元构造非线性分界 演示中可对比Iris与XOR数据，强调隐层对复杂模式的必要性

实验报告要点 结果分析应包含准确率、混淆矩阵、损失曲线对比。结论部分需总结线性模型与神经网络的适用场景：前者计算高效适合简单数据，后者灵活性高但需警惕过拟合。扩展方向可讨论SVM或决策树等模型的对比实验。