逻辑回归（Logistic Regression）是一种广泛使用的统计方法，用于预测二分类（binary）或多分类（multinomial）问题的结果。尽管其名称中包含“回归”，实际上逻辑回归是一种分类算法，主要用于预测一个观测值属于特定类别的概率。该数据集一共包含5个变量，其中4个特征变量，1个目标分类变量。共有150个样本，目标变量为 花的类别 其都属于鸢尾属下的三个亚属，分别是山鸢尾 (Ir

KNN 算法，或者称 k-最近邻算法，是有监督学习中的分类算法。它可以用于分类或回归问题，但它通常用作分类算法。简单的来说就是近朱者赤近墨者黑。举个简单例子：如图，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。​其中K为圆的半径，当K在不断变化过