前言
机器学习是如今人工智能时代背景下一个重要的领域，它应用广泛，如推荐系统，文本分析，图像识别，语言翻译等等。要想学通这个大的领域不是一件容易的事情，这个“Python快速实战机器学习”系列，用Python代码实践机器学习里面的算法，旨在理论和实践同时进行，快速掌握知识。
本文概要
1、学会用pandas导入数据；
2、学会用matplotlib可视化数据；
3、学会用sklearn给标签编码。
4、学会用sklearn划分数据集。
5、学会用sklearn进行特征缩放。
导入数据
<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>
我们使用pandas读取数据，然后通过pandas中的tail方法输出最后五行数据，看一下Iris数据集格式:
这是一个来自叫做“UCI Machine Learning Repository”数据集。UCI Machine Learning Repository：它是网络中最古老的数据集源之一，是寻找各种有趣数据集的第一选择。在这里，尽管数据集都是用户自行贡献的，但清洁程度仍然很高。此外，你可以直接从 UCI Machine Learning Repository 上下载数据，无需注册。
这个数据集是关于鸢尾花分类的问题，一个150个数据，第一列是编号，第二列到第五列是鸢尾花的各种参数，也叫做“特征(features)”是我们判断鸢尾花属于哪种的依据。最后一列就是鸢尾花的种类。
数据可视化
<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>
我们抽取出前100条样本，这正好是Setosa(前五十个数据)和Versicolor(后五十个数据)对应的样本，我们将Versicolor对应的数据作为类别1，Setosa对应的作为-1。对于特征，我们抽取出sepal length和petal length两维度特征，然后用散点图对数据进行可视化:
标签编码
<code>from sklearn.preprocessing import LabelEncoder/<code>
<code>labelencoder_Y = LabelEncoder()/<code>
<code>Y = labelencoder_Y.fit_transform(Y)/<code>
我们使用sklearn中的preprocessing模块中LabelEncoder函数给鸢尾花的种类Y编码，因为在编码之前，Y存储的是鸢尾花的名字，也就是字符串变量。我们无法用字符串变量进行数值计算，因此我们需要把它变成0，1，2这种格式的数据。大家可以打印编码后的Y来查看编码的效果。
划分数据
<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>
我们使用sklearn中的切分数据集的模块，model_selection来完成训练集和测试集的划分。一般而言我们随机从整个数据集中找到80%的数据作为训练集，另外20%的数据作为测试集。一个更加严谨的办法是将整个数据集随机划分成五份，然后依次用其中的一份作为测试集，另外四份合并作为训练集，对算法运行五次，最后取五次的平均值作为最终的结果。这里我们只用一次，作为演示。大家可以看到我们打印了训练集和数据集的形状，的确按照八二分。
特征缩放
<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>
由于我们的特征不止一个维度，每个维度之间没有同一个刻度，会导致两个维度之间的数据差距特别大。可能一个维度的数据是0.1，0.2这种小于1的数字；而另一个维度是1000，2000这种非常大的数字。因此，我们需要给特征缩放，让他们都在同一个尺度，方便后面进行模型计算。
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