load_iris()

### 回答1：
`load_iris()` 是 scikit-learn 中的一个函数，用于加载鸢尾花数据集。这个数据集包含了 150 个样本，每个样本有 4 个特征，分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。每个样本还有一个标签，分别是三个鸢尾花的品种：山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾。这个数据集被广泛用于机器学习入门教学和算法的测试，因为它非常易于理解和处理。

### 回答2：
load_iris()是scikit-learn库中的一个函数，用于加载经典的鸢尾花数据集。该数据集包含150个样本，每个样本有四个特征值，分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。每个样本还有一个对应的类别标签，分别表示三种不同的鸢尾花，分别是Setosa、Versicolor和Virginica。

使用load_iris()函数可以将鸢尾花数据集加载到内存中，返回一个Bunch对象，该对象包含了数据集的各个特征、标签以及其他相关属性。

使用load_iris()函数的步骤如下：

1. 导入函数：首先需要导入load_iris()函数，可以使用以下代码实现导入：
from sklearn.datasets import load_iris

2. 加载数据：使用load_iris()函数加载鸢尾花数据集，将返回值赋值给一个变量，例如使用iris表示：
iris = load_iris()

3. 访问数据：通过访问iris对象的属性，可以获取鸢尾花数据集的各个部分，例如：
- iris.data：获取特征数据，是一个包含150个样本、四个特征的二维数组。
- iris.target：获取目标标签，是一个包含150个样本标签的一维数组。
- iris.feature_names：获取特征名称，包含四个字符串名称。
- iris.target_names：获取目标标签名称，包含三个字符串名称。

通过load_iris()函数加载鸢尾花数据集，可以方便地进行机器学习实验和模型训练。例如，可以使用该数据集进行分类任务，预测鸢尾花的类别。

### 回答3：
load_iris()是Scikit-learn库中的一个函数，它的主要功能是加载并返回鸢尾花数据集。该数据集是在统计学领域常用的数据集之一，由Fisher在1936年收集整理而成。

鸢尾花数据集包含了150个样本，每个样本具有4个特征，这四个特征分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。每个样本都标有三个类别标签之一，分别表示三种不同的鸢尾花品种。

load_iris()函数的返回值是一个Bunch对象，它是一个字典的子类。这个返回值包含了一些属性，其中data属性表示样本的特征数据，target属性表示样本的类别标签。特征数据和类别标签都是以NumPy数组的形式存储的。

通过调用load_iris()函数，我们可以获取鸢尾花数据集的特征数据和类别标签，进而用于进行机器学习模型的训练和测试。我们可以使用不同的模型和算法来对鸢尾花数据集进行分类预测，从而实现鸢尾花品种的自动识别。

总之，load_iris()函数是一个非常方便的工具，它可以帮助我们加载鸢尾花数据集，为机器学习任务提供高质量的样本数据。