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1. 背景介绍

鸢尾花（Iris）数据集是机器学习领域的一个经典数据集，由英国统计学家 Ronald Fisher 在 1936 年整理。数据集包含 150 条鸢尾花样本，每个样本有 4 个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度，用于分类三种鸢尾花类别：

• Setosa（山鸢尾）

• Versicolor（变色鸢尾）

• Virginica（维吉尼亚鸢尾）

该数据集被广泛用于 机器学习分类算法 的研究，尤其适合作为初学者的入门练习。

 

2. 模型的训练过程

为了创建一个能够准确分类鸢尾花的机器学习模型，我们使用了 随机森林（Random Forest） 进行训练。具体流程如下：

    1. 数据加载：从 sklearn.datasets 里加载鸢尾花数据集。

    2. 数据预处理：

        • 划分 训练集（80%） 和 测试集（20%），以便评估模型的泛化能力。

    3. 训练模型：

        • 选择 随机森林分类器（RandomForestClassifier），它是一种 基于决策树的集成学习方法，可以提高分类精度并减少过拟合。

        • 通过 fit(X_train, y_train) 让模型学习 特征与类别的对应关系。

    4. 模型持久化：

        • 训练好的模型被 序列化 并保存为 iris_model.pkl，方便后续推理使用。

 

3. 推理过程（Inference）

推理步骤

1. 加载模型：从 iris_model.pkl 反序列化恢复训练好的分类器。

2. 输入新数据：用户输入一个新的鸢尾花样本（4 个特征值）。

3. 进行预测：模型通过 predict() 方法输出预测类别。

 

4. 适用场景

该模型适用于：

• 机器学习入门教学：适合作为分类任务的示例。

• 鸢尾花自动分类系统：在农业、植物学领域用于自动识别鸢尾花品种。

• 模型部署：可集成到 Web API 或嵌入式设备，进行实时分类推理。