x = iris.data y = iris.target
时间: 2023-09-28 12:03:57 浏览: 348
这是在使用 scikit-learn(sklearn)库中的鸢尾花数据集(iris dataset)时,将数据集的特征赋值给 x,将数据集的标签赋值给 y 的语句。其中,iris.data 表示鸢尾花数据集的特征,iris.target 表示鸢尾花数据集的标签。在使用该数据集进行机器学习任务时,通常需要将数据集分为训练集和测试集,并对数据进行标准化或归一化等处理。
相关问题
上述代码中的X = iris.data y = iris.target是怎么弄的
这段代码是用来载入鸢尾花数据集的,其中`iris.data`表示鸢尾花数据集的特征数据,`iris.target`表示鸢尾花数据集的标签数据。
在Python中,我们可以通过`sklearn`库载入鸢尾花数据集,具体的代码如下:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
```
其中,`load_iris()`函数返回一个Bunch对象,其中包含了鸢尾花数据集的特征数据和标签数据,我们可以通过点`.`操作符访问这些数据。具体来说,`iris.data`返回的是一个数组,其中每一行表示一朵鸢尾花的四个特征,包括花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度;`iris.target`返回的是一个数组,其中每个元素表示一朵鸢尾花的类别,包括0、1、2三种类别。
iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target
这段代码用于加载鸢尾花数据集,其中`load_iris()`函数返回一个Bunch对象,包含数据集的特征、标签、特征名称、标签名称等信息。
`iris.data`属性返回数据集的特征矩阵,每行代表一个样本,每列代表一个特征。`iris.target`属性返回数据集的标签向量,每个元素代表一个样本的类别。
因此,这段代码的作用是将鸢尾花数据集分为特征和标签两部分,并分别存储在`X`和`y`变量中。在使用机器学习算法对数据集进行训练和测试时,我们通常需要将数据集分为特征和标签两部分,并分别传入算法的训练函数和测试函数中。