这次案例还是使用鸢尾花数据分类的数据。
数据路径： /datas/iris.data
数据格式：
数据解释：
1、引入头文件
feature_selection 是做特征选择的包
feature_selection 中的方法 SelectKBest ，帮助我们选择K个最优的特征
feature_selection 中的方法 chi2-卡方检验 ，表示使用 chi2 的方法帮助我们在 SelectKBest 中选择最优的K个最优特征。
2、防中文乱码、去警告、读取数据
总样本数目：150特征属性数目:4
x=data[list(range(4))]
取得样本前四列特殊数据 '花萼长度', '花萼宽度', '花瓣长度', '花瓣宽度'
iris_class = 'Iris-setosa', 'Iris-versicolor', 'Iris-virginica'
y=pd.Categorical(data[4]).codes#把Y转换成分类型的0,1,2
将目标的三种分类转换成0,1,2
PS: 在之前的例子中： 04 分类算法 - Logistic回归 - 信贷审批案例 ，我们自己写过一个分类的算法对部分特征进行哑编码操作: parseRecord(record) ，其实pandas自己也集成了这个转换算法： pd.Categorical(data[4]).codes ，可以把y直接转换成0,1,2。
以上是数据预处理的步骤，和之前的例子类似。
3、数据分割(训练数据和测试数据)
训练数据集样本数目：120, 测试数据集样本数目：30
注意： 这个demo中的案例在这一步还没有做 KFold-K折交叉验证 。当前步骤的主要内容是对数据进行划分。K折就要生成K个互斥的子集。 KFold 的工作就是帮助我们划分子集的，划分完后我们将子集扔进建模即可。 02 分类算法 - Logistic案例 中提及过K折交叉验证的内容。
4、数据标准化和数据归一化的区别
思考： 行数据和列数据，哪个服从正态分布？显然，列数据是特征，和样本一样都服从正态分布。所以数据标准化和归一化的对象是列。
数据标准化：
StandardScaler (基于特征矩阵的列，将属性值转换至服从正态分布)
标准化是依照特征矩阵的列处理数据，其通过求z-score: z-score=(x-μ)/σ 的方法，将样本的特征值转换到同一量纲下。z-score是N(0,1)正态分布，即标准正态分布。
常用与基于正态分布的算法，比如回归。
PS：在 04 回归算法 - 最小二乘线性回归案例 中对 ss = StandardScaler() 数据标准化操作进行了深入分析。
数据归一化：
MinMaxScaler （区间缩放，基于最大最小值，将数据转换到0,1区间上的）
提升模型收敛速度，提升模型精度。
常见用于神经网络。
Normalizer （基于矩阵的行，将样本向量转换为单位向量）
其目的在于样本向量在点乘运算或其他核函数计算相似性时，拥有统一的标准。
常见用于文本分类和聚类、logistic回归中也会使用，有效防止过拟合。
原始数据各个特征属性的调整最小值:
[-1.19444444 -0.83333333 -0.18965517 -0.04166667]
原始数据各个特征属性的缩放数据值:
[ 0.27777778 0.41666667 0.17241379 0.41666667]
5、特征选择：
特征选择：从已有的特征中选择出影响目标值最大的特征属性
特征选择是一个transform的过程
常用方法：
{ 分类：F统计量、卡方系数，互信息mutual_info_classif
{ 连续：皮尔逊相关系数 F统计量 互信息mutual_info_classif
这里介绍一种特征选择方法： K方检验 SelectKBest
补充知识：K方检验
https://baike.baidu.com/item/%E5%8D%A1%E6%96%B9%E6%A3%80%E9%AA%8C/2591853?fr=aladdin
ch2 = SelectKBest(chi2,k=3) 这步操作本质是一个Transformer的步骤。Transformer的概念参考 05 回归算法 - 多项式扩展、管道Pipeline 。
K方检验的本质是：判断两个特征之间的关联程度。
看下面两个样本：
1、男女性别和是否会化妆的关联性是很强的：
2、男女性别和是否出门带口罩的关联性不强：
但大部分属性对结果的关联性我们很难用常识去判断，所以我们可以首先假设样本的特征和目标无关。
假设性别和是否会化妆无关。 因此我们设男人中化妆的比例为55%，男人中不化妆的比例是45%
根据实际情况进行计算：( 列联表 )
(20-55) 2 /55 + (90-55) 2 /55 + (80-45) 2 /45 + (10-45) 2 /45
结果越大，说明性别和是否会化妆的关联程度越大，当数值较大时我们可以说拒绝原假设，即原假设错误，真实情况下性别和是否会化妆有很大的影响。 (越大越拒绝)
如果结果越小，说明假设正确，我们称之为不拒绝原假设。
注意: K方统计用于离散的特征，对连续的特征无效。
对类别判断影响最大的三个特征属性分布是:
[ True False True True]
[0 2 3]
这里False的属性就是K方检验分数最小的那个，如果只取3个特征，False对应的那个特征就会被丢弃。
6、模型的构建、训练、预测：
准确率:96.67%
Score： 0.966666666667
Classes: [0 1 2]
7、画图：
交叉验证是建立模型后进行参数调整和模型检验的一个步骤。本文就sklearn自带的鸢尾花数据集，进行基本的建模思路整理和交叉验证梳理。
注：
鸢尾花案例的背景是，通过已知（历史）花的数据和对应的分类，训练出模型结果，从而得到分类模型。
实现效果是可以预测鸢尾花的分类。
交叉验证的基本思想是在某种意义下将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为训练集(train set),另一部分做为验证集(validation set or test set),首先用训练集对分类器进行训练,再利用验证集来测试训练得到的模型(model),以此来做为评价分类器的性能指标。
而对一个数据集进行多次（cv）交叉验证，并对每一次的得分求平均得到最客观的评价分数可以作为最终评分。
因此，它的作用就是：用于参数调整和模型选择/评价。
0.9736842105263158
0.9733333333333334
该结果接近满分，说明模型分类效果较好。可以采用该模型。
KNN算法中k值的大小，代表分类时考虑训练数据点周围的数据点的个数。不同的k的取值，分类结果不同。我们可以用循环的方法对k进行循环，根据不同k值对应的得分（上述交叉验证的评价得分）决定k的取值，从而确定最终的模型和模型评价。
上图是以准确度为评价标准，k从1～31对应的score的值
这组数据选择12～18至间的数字会比较好。
上图是用平均方差值来作为评价标准（越接近0说明拟合效果越好），k选择13~18是比较合适的。
（回归模型的评价一般用R^2 值来判断，R^2越接近1，也就是误差平方和越接近0，拟合效果越好）
上述两个不同评价标准下的数值是调参的过程，可以由此定下k的值，从而确定模型。
