读取数据，将数据存成变量iris，创建数据框的列名称，将列petal_length的第十到十九行设置为缺失值，删除列，将数据框前三行设置为缺失值，删除有缺失值的行，删除有缺失值的行。

虹膜推理网络服务 该项目包含用于为在Iris数据集上训练的XGBoost多类别分类器提供服务的代码，并通过启用了docker的fastAPI接口提供服务，此外还包括pytest单元测试以及通过蝗虫对已部署服务的负载测试。 通过在项目根文件夹中运行以下命令，可以使用pipreqs提取需求： pipreqs --encoding=utf8 ./ 运行网络服务器 cd src uvicorn main:app --port 8006 (--reload) 或使用docker-compose： docker-compose up 使用.env文件中的指定主机和容器端口。 之后，您可以浏览生成的文档，通过上的Swagger UI尝试API的功能和行为，默认情况下为 运行测试套件 从根项目文件夹： pytest 使用蝗虫进行负载测试 运行蝗虫服务 cd load_test locust --

鸢尾花数据集，数据挖掘的入门数据集

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基于libsvm的iris数据集，数据集已经修改成满足livsvm调用的格式，可直接用libsvm调用，无需修额外耗费精力改数据集

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这次数据集使用的是iris数据集，也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据样本，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。 使用BP神经网络进行实现，代码部分总共为两个版本，分别是CPU版本和GPU版本。

BELMKN：贝叶斯极限学习机Kohonen网络 无监督的极限学习机（ELM）是一种用于特征提取的非迭代算法。 该方法应用于IRIS数据集以进行非线性特征提取，聚类预测，最后使用k-means进行聚类。 客观的 要使用Unsuoervised Extreme Learning Machine执行非线性特征学习，使用贝叶斯信息准则（BIC）预测数据集中的聚类数，最后使用k-means，自组织图/ Kohonen网络和EM算法进行聚类 模组 无监督的极限学习机：在此模块中，使用无监督的极限学习机执行数据集的特征提取。 这是具有单个隐藏层的非迭代算法，其中输入层和隐藏层之间的权重被随机初始化，并且使用目标函数计算隐藏层和输出层之间的权重。 因此，可以保证收敛于全局最小值。 贝叶斯信息准则：贝叶斯信息准则是一种统计方法，使用d来找出数据集中的聚类数。 它使用期望最大化（EM）算法来查找数据集中的

Suppot-Vector-Machine-IRIS:使用SVM对IRIS数据集进行实验

不调包，手打实现人工神经网络，导入iris数据集，输入层4节点，隐藏层5节点，输出层3节点，可定义学习率和训练次数。正确率达在85~95波动