从 sklearn.datasets 导入数据，查看样本数、属性数、类别数、以及每个类 别的大小，得到数据 X 和标签 y。通过观察类别大小，你发现什么？这种情况下 accuracy 是否是一种合适的度量，为什么？

以下是一份示例代码，展示如何从 sklearn.datasets 导入数据并查看相关信息：

from sklearn.datasets import load_iris

# 导入数据集
iris = load_iris()

# 查看样本数和属性数
print("样本数：", iris.data.shape[0])
print("属性数：", iris.data.shape[1])

# 查看类别数
print("类别数：", len(set(iris.target)))

# 查看每个类别的大小
for i in set(iris.target):
    print("类别", i, "的大小：", sum(iris.target == i))

# 得到数据 X 和标签 y
X = iris.data
y = iris.target

运行上述代码后，可以得到如下输出：

样本数： 150
属性数： 4
类别数： 3
类别 0 的大小： 50
类别 1 的大小： 50
类别 2 的大小： 50

从输出结果可以看出，这个数据集包含 150 个样本，每个样本有 4 个属性。共有 3 个类别，每个类别的大小都是 50。这意味着每个类别的样本数量相等，属于一个平衡的数据集。因此，accuracy 是一种合适的度量，因为它可以很好地反映分类器的整体性能。但是，如果类别不平衡，accuracy 就不是一种合适的度量，因为它不能很好地反映分类器在少数类别上的表现。在这种情况下，需要使用其他的评价指标，比如 precision、recall 或 F1-score。