前言
機器學習是如今人工智能時代背景下一個重要的領域，它應用廣泛，如推薦系統，文本分析，圖像識別，語言翻譯等等。要想學通這個大的領域不是一件容易的事情，這個“Python快速實戰機器學習”系列，用Python代碼實踐機器學習裡面的算法，旨在理論和實踐同時進行，快速掌握知識。
本文概要
1、學會用pandas導入數據；
2、學會用matplotlib可視化數據；
3、學會用sklearn給標籤編碼。
4、學會用sklearn劃分數據集。
5、學會用sklearn進行特徵縮放。
導入數據
<code>import pandas as pd/<code>
<code>df = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data',header=None)/<code><code>df.tail()/<code>
我們使用pandas讀取數據，然後通過pandas中的tail方法輸出最後五行數據，看一下Iris數據集格式:
這是一個來自叫做“UCI Machine Learning Repository”數據集。UCI Machine Learning Repository：它是網絡中最古老的數據集源之一，是尋找各種有趣數據集的第一選擇。在這裡，儘管數據集都是用戶自行貢獻的，但清潔程度仍然很高。此外，你可以直接從 UCI Machine Learning Repository 上下載數據，無需註冊。
這個數據集是關於鳶尾花分類的問題，一個150個數據，第一列是編號，第二列到第五列是鳶尾花的各種參數，也叫做“特徵(features)”是我們判斷鳶尾花屬於哪種的依據。最後一列就是鳶尾花的種類。
數據可視化
<code>import numpy as np/<code>
<code>import matplotlib.pyplot as plt/<code>
<code>Y = df.iloc[0:100,4].values/<code>
<code>X = df.iloc[0:100,[0,2]].values/<code>
<code>plt.scatter(X[:50,0], X[:50,1], color='red', marker = 'o', label = 'setosa')/<code>
<code>plt.scatter(X[50:100,0], X[50:100,1], color='blue', marker = 'x', label = 'versicolor')/<code>
<code>plt.xlabel('petal length')/<code><code>plt.ylabel('sepal length')/<code><code>plt.legend(loc='upper left')/<code>
<code>plt.show()/<code>
我們抽取出前100條樣本，這正好是Setosa(前五十個數據)和Versicolor(後五十個數據)對應的樣本，我們將Versicolor對應的數據作為類別1，Setosa對應的作為-1。對於特徵，我們抽取出sepal length和petal length兩維度特徵，然後用散點圖對數據進行可視化:
標籤編碼
<code>from sklearn.preprocessing import LabelEncoder/<code>
<code>labelencoder_Y = LabelEncoder()/<code>
<code>Y = labelencoder_Y.fit_transform(Y)/<code>
我們使用sklearn中的preprocessing模塊中LabelEncoder函數給鳶尾花的種類Y編碼，因為在編碼之前，Y存儲的是鳶尾花的名字，也就是字符串變量。我們無法用字符串變量進行數值計算，因此我們需要把它變成0，1，2這種格式的數據。大家可以打印編碼後的Y來查看編碼的效果。
劃分數據
<code>from sklearn.model_selection import train_test_split/<code>
<code>X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split( X , Y , test_size = 0.2, random_state = 0)/<code>
<code>print (X_train.shape)/<code>
<code>print (X_test.shape)/<code>
我們使用sklearn中的切分數據集的模塊，model_selection來完成訓練集和測試集的劃分。一般而言我們隨機從整個數據集中找到80%的數據作為訓練集，另外20%的數據作為測試集。一個更加嚴謹的辦法是將整個數據集隨機劃分成五份，然後依次用其中的一份作為測試集，另外四份合併作為訓練集，對算法運行五次，最後取五次的平均值作為最終的結果。這裡我們只用一次，作為演示。大家可以看到我們打印了訓練集和數據集的形狀，的確按照八二分。
特徵縮放
<code>from sklearn.preprocessing import StandardScaler/<code>
<code>sc_X = StandardScaler()/<code>
<code>X_train = sc_X.fit_transform(X_train)/<code>
<code>X_test = sc_X.fit_transform(X_test)/<code>
由於我們的特徵不止一個維度，每個維度之間沒有同一個刻度，會導致兩個維度之間的數據差距特別大。可能一個維度的數據是0.1，0.2這種小於1的數字；而另一個維度是1000，2000這種非常大的數字。因此，我們需要給特徵縮放，讓他們都在同一個尺度，方便後面進行模型計算。
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