Ai创想实验室是专门为中小学AI教育开发的教学平台包含了值计算、图像分类、音频分类、文本分类、数值回归、图像回归、图像分类回归、平衡杆、手写数字生成、文本生成等中小学人工智能学习类项目。无需编程基础、无需添加硬件、无需购买算力、无隐私担忧、无需师资培训即可进行教学实践。鸢尾花分类是一个经典的多分类机器学习问题也是入门级的数据科学案例。它的目标是根据鸢尾花Iris flower的4个物理特征花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度来预测它属于3个品种中的哪一种。本文将详细解析鸢尾花分类这个经典案例以及如何使用Ai创想实验室来完成这个实验一、核心概念项目说明问题类型监督学习 → 多分类 (3分类)输入特征4个数值型特征花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度 (单位cm)输出目标3个类别山鸢尾 (Setosa)、变色鸢尾 (Versicolor)、维吉尼亚鸢尾 (Virginica)样本数量总共150个样本 (每个类别50个)这个问题虽然叫鸢尾花分类但实际上它采集鸢尾花特征数据而不是直接使用图片。二、3种鸢尾花的特征差异特征山鸢尾 (Setosa)变色鸢尾 (Versicolor)维吉尼亚鸢尾 (Virginica)花瓣长度约1.0 - 1.9 cm (短)约3.0 - 5.1 cm (中)约4.5 - 6.9 cm (长)花瓣宽度约0.1 - 0.6 cm (窄)约1.0 - 1.8 cm (中)约1.4 - 2.5 cm (宽)区分度极易区分与Virginica有部分重叠与Versicolor有部分重叠三、模型构建鸢尾花分类有多种方法可以实现其中SVM和随机森林效果要稍好大于1%但单层神经网络也可以达到95%以上。当层数多一点时效果可能更好一些范例中我们使用2层全连接四、数据在项目页面有原始数据在数据管理器中我们可以使用快捷工具粘贴其原始数据五、训练模型加载模型和数据设置训练参数开始训练六、预测在训练界面将有已训练模型导出而后导入到预测界面输入数据进行预测即可。在Ai创想实验室中我们无需编程基础不用学习框架不用配置环境无需购买费用高昂的显卡更不用为云端算力付费使用当前已有的各种硬件仅有核显的个人、办公、机房电脑希沃白板等都能达到理想的教学效果。操作简单但AI核心知识样样俱全无需师资培训就可以进行教学且能取得理想的教学效果。如果加入试点或合作方那么只需要一台局域网服务器无需显卡、服务器不用供算力即可一次投入永久使用全部项目和功能通过后台管理一分钟即可创建一个本地化、校本化的项目实例。有任何问题欢迎留言或发送邮件至helloAiEduLab.tech