以下是一個簡單的機器學習小項目教程案例，使用 Python 編程語言和 Scikit-learn 庫來實現一個分類任務。我們將使用經典的鳶尾花（Iris）數據集來訓練一個分類器，預測鳶尾花的種類。
項目目標
使用機器學習算法對鳶尾花數據集進行分類，預測鳶尾花的類別（Setosa、Versicolor、Virginica）。
所需工具
Python 3.x
Scikit-learn庫
Pandas庫（用于數據處理）
Matplotlib庫（用于可視化）
步驟 1：準備環境
確保安裝了以下依賴庫。如果未安裝，可以使用以下命令安裝：
bash
pip install numpy pandas scikit-learn matplotlib
步驟 2：加載數據
我們將使用 Scikit-learn 中自帶的鳶尾花數據集。
Python
from sklearn.datasets import load_iris

加載數據集

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

打印數據集描述

print(iris.DESCR)
步驟 3：數據預處理
在使用數據之前，通常需要對其進行預處理。例如，劃分訓練集和測試集，以及對數據進行標準化。
Python
復制
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler