如何在Python中将Scikit-learn IRIS数据集转换为2个特征的数据集？

简介

Scikit-learn是一个基于Python的机器学习库，包含了各种机器学习算法和工具。其中，IRIS数据集是机器学习领域中最常用的数据集之一，包含了3种不同种类的鸢尾花的花萼和花瓣的长度和宽度等4个特征。但是，在一些特定的应用场景中，我们只需要其中的2个特征来完成模型的训练和应用。本文将介绍如何在Python中将Scikit-learn IRIS数据集转换为只包含2个特征的数据集。

实现

首先，我们需要导入Scikit-learn库中的IRIS数据集：

from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()

接着，我们可以通过查看iris对象的keys()方法，来获取IRIS数据集中的各个属性的名称：

print(iris.keys())

输出结果为：

dict_keys(['data', 'target', 'target_names', 'DESCR', 'feature_names', 'filename'])

可以看到，IRIS数据集包含了data、target、target_names、DESCR、feature_names和filename等6个属性，我们只需要用到其中的data和target属性。其中，data属性是一个n行4列的二维数组，每行表示一朵鸢尾花的4个特征的数值；target属性是一个n行1列的一维数组，其中的每个元素表示对应鸢尾花的种类。

我们首先需要将data属性中的每行数据都转化为只包含2个特征的一维数组，该过程可以利用Python列表生成器、Numpy数组截取或Pandas DataFrame的办法来实现。本文采用含有列表生成器的方法实现：

X = [[row[2], row[3]] for row in iris['data']]

上述代码中，我们通过X变量存储了所有样本的第3和第4个特征取值，即花瓣长度和花瓣宽度。

接下来，我们需要将target属性中的每个值都转换为0、1和2三个类别中的其中一个。因为此处只采用了2个特征，所以仅需要将3类鸢尾花分别转化为2个新类别中的一种即可。我们可以按照以下逻辑进行转换：

类别0：鸢尾花Setosa
类别1：鸢尾花Versicolour和鸢尾花Virginica

该过程可以通过如下代码实现：

y = [1 if i > 0 else 0 for i in iris['target'] - 1]

在上述代码中，我们首先将所有的target属性值都减去1，使其范围从0到2转化为了-1到1。因为Setosa的target值为0，所以在将所有的target减1后得到的结果都是负数，因此我们需要在列表生成器中将所有的负数转化为0，所有的正数转化为1。最终得到的y变量即为所有样本的新类别。

示例

下面我们来看一个完整的示例，其中的代码可以直接运行在Python编译器中：

from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
X = [[row[2], row[3]] for row in iris['data']]
y = [1 if i > 0 else 0 for i in iris['target'] - 1]