基於IRIS（鳶尾花）資料集使用sklearn的特徵工程練習
【環境】
Python
需要載入sklearn
【IRIS資料集】
由Fisher在1936年整理，包含4個特徵（Sepal.Length（花萼長度）、Sepal.Width（花萼寬度）、Petal.Length（花瓣長度）、Petal.Width（花瓣寬度）），特徵值都為正浮點數，單位為釐米。目標值為鳶尾花的分類（Iris Setosa（山鳶尾）、Iris Versicolour（雜色鳶尾），Iris Virginica（維吉尼亞鳶尾））。
【練習步驟】
1. 首先載入IRIS的資料集，此資料集在sklearn內已經儲存好。
from sklearn.datasets import load_iris #匯入IRIS資料集
iris = load_iris() #特徵矩陣 其中iris.data 包含了四個特徵值，iris.target為目標值。可以打印出來觀察。
2. 資料預處理
選擇歸一化對資料進行無量綱化處理
from sklearn.preprocessing import Normalizer
Normalizer().fit_transform(iris.data)
參考網址：
http://mp.weixin.qq.com/s/_RiW7thoshRNbubONCqgPQ
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