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基于Iris数据集的机器学习实践
Iris数据集简介
iris数据集由Fisher, 1936收集整理，Iris也称安德森鸢尾花卉数据集，英文全称是Anderson’s Iris data set。Iris数据集是常用的分类实验数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于Setosa，Versicolour，Virginica三个种类中的哪一类。
用户可通过链接http://aima.cs.berkeley.edu/data/iris.txt 查看iris数据集的详细介绍了解更多信息。
用户可以从 http://aima.cs.berkeley.edu/data/iris.csv下载该数据集，另外，python的数据挖掘/机器学习库scikit已经内置了iris数据集。
分类算法
1. 我们选用jupyter notebook作为实验平台，数据集采用从上面链接下载的csv文件，添加列名以便于操作。csv文件的Class列有三类值Setosa，Versicolour，Virginica，因此这是一个多分类的问题。首先我们要将Class列转换为数值型字符。
2. 对数据进行标准化预处理，数据交叉验证采用sklearn 包中的 StratifiedKFold 方法，StratifiedKFold 是一种将数据集中每一类样本的数据成分，按均等方式拆分的方法，使用准确率作为评价模型好坏的标准。
3. 接下来分别使用SVM， 逻辑回归分类器，朴素贝叶斯三种分类算法进行验证
得到准确率分别是：SVM 0.987， 逻辑回归 0.860，朴素贝叶斯 0.947，就是你了SVM！
发布函数
首先运行startup.bat（Mac下为startup.sh）启动tabpy_server 服务器
接下来需要创建一个到tabpy server的连接对象
定义我们要发布的函数名称，参数，以及返回对象
然后将方法发布到tabpy server上
最好再去 localhost:9004/endpoints 下确认一下方法已经发布到了tabpy server上。如果没有问题，我们就可以进入到下一阶段，去创建Tableau dashboard了，Cheers!
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