以下是一个基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例，结合的经典案例与最佳实践，涵盖数据预处理、模型训练与评估全流程，并附详细代码说明与结果分析：

案例1：鸢尾花分类（SVM算法）

数据集：Iris Dataset（含150个样本，4个特征，3个类别）

目标：根据花瓣与萼片长度预测鸢尾花种类

步骤：

1. 环境准备：安装scikit-learn、pandas、matplotlib

   pip install scikit-learn pandas matplotlib

2. 数据加载与探索

   from sklearn import datasets import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt iris = datasets.load_iris() iris_df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names) iris_df['species'] = iris.target_names[iris.target] sns.pairplot(iris_df, hue='species') # 可视化特征分布 plt.show()

3. 数据划分与模型训练

   from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.svm import SVC X = iris_df.drop(['species'], axis=1) y = iris_df['species'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=