以下是一个简单的机器学习小项目教程案例，使用 Python 编程语言和 Scikit-learn 库来实现一个分类任务。我们将使用经典的鸢尾花（Iris）数据集来训练一个分类器，预测鸢尾花的种类。
项目目标
使用机器学习算法对鸢尾花数据集进行分类，预测鸢尾花的类别（Setosa、Versicolor、Virginica）。
所需工具
Python 3.x
Scikit-learn库
Pandas库（用于数据处理）
Matplotlib库（用于可视化）
步骤 1：准备环境
确保安装了以下依赖库。如果未安装，可以使用以下命令安装：
bash
pip install numpy pandas scikit-learn matplotlib
步骤 2：加载数据
我们将使用 Scikit-learn 中自带的鸢尾花数据集。
Python
from sklearn.datasets import load_iris

加载数据集

iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

打印数据集描述

print(iris.DESCR)
步骤 3：数据预处理
在使用数据之前，通常需要对其进行预处理。例如，划分训练集和测试集，以及对数据进行标准化。
Python
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from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler