y = iris.target # 得到数据对应的标签 x = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)这里怎么把y也变成dataframe格式

时间: 2024-02-17 21:04:55 浏览: 139
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python pandas.DataFrame.loc函数使用详解

可以使用`pd.DataFrame()`函数将`iris.target`转换为DataFrame格式，例如： ```python y = pd.DataFrame(data=iris.target, columns=['target']) ``` 这里，我们将`iris.target`转换为DataFrame格式，并指定列名为`target`。这样，`y`也就成为了一个DataFrame对象，可以像`x`一样进行操作。
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iris_target = data.target # 得到数据对应的标签 iris_features = pd.DataFrame( data=data.data, columns=data.feature_names)为什么y不用变成dataframe

在机器学习领域，通常将输入数据表示为 X，输出数据表示为 y。在这种情况下，通常只需要将目标标签存储为一个一维数组或列表，因为目标变量通常是一个单独的列，而不是多个列。因此，在示例中，我们将 iris 数据集的...

y = iris.target x = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)和iris=load_iris() x=iris.data y=iris.target写出来的东西有什么区别

第二段代码中，使用sklearn.datasets中的load_iris函数加载鸢尾花数据集，将其存储为Bunch对象，然后通过bunch.data和bunch.target属性分别获取特征矩阵和目标向量。这种方式的好处是，可以直接获取原始...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import datasets from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis import numpy as np def main(): iris = datasets.load_iris() #典型分类数据模型 #这里我们数据统一用pandas处理 data = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names) #pd.DataFrame()函数将数据集和特征名称作为参数传递进去，创建了一个DataFrame对象，存储在变量data中。这个DataFrame对象可以被用于数据分析、可视化和机器学习等任务 data['class'] = iris.target #其中，iris.target存储了数据集的目标值，data['class']则创建了一个名为'class'的新列，并将iris.target中的值赋值给它。这个新列可以帮助我们将鸢尾花数据集中的样本按照类别分组，进行更加详细和全面的数据分析和可视化。 pd.set_option('display.max_rows', 500) # 显示行数 pd.set_option('display.max_columns', 500) # 显示列数 pd.set_option('display.width', 1000) # 显示宽度 #print(data) # 显示就可以了 #这里只取两类 #data = data[data['class']!=2] #为了可视化方便，这里取两个属性为例 X = data[data.columns.drop('class')] #print(X) # 显示就可以了 Y = data['class'] #print(Y) #划分数据集 X_train, X_test, Y_train, Y_test =train_test_split(X, Y) #print('X_train') #print(X_train) lda = LinearDiscriminantAnalysis(n_components=2) lda.fit(X_train, Y_train) 怎样更换数据集

new_data.columns = ['feature1', 'feature2', 'feature3', 'class'] # 检查数据集是否正确加载 print(new_data.head()) 3. 将新的数据集分成特征值和目标值，并将它们分别存储在 X 和 Y 变量中。如果新...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.cluster import KMeans # 加载数据集 iris = load_iris() # 将数据集转换为DataFrame类型 iris_df = pd.DataFrame(data=np.c_[iris['data'], iris['target']], columns=iris['feature_names'] + ['target']) # 回归分析 X = iris_df[['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)']] y = iris_df['petal length (cm)'] reg = LinearRegression().fit(X, y) print("回归分析系数：", reg.coef_) # 朴素贝叶斯分类 X = iris_df[['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm)']] y = iris_df['target'] clf = GaussianNB().fit(X, y) print("朴素贝叶斯准确率：", clf.score(X, y)) # 决策树分类 X = iris_df[['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm)']] y = iris_df['target'] clf = DecisionTreeClassifier().fit(X, y) print("决策树准确率：", clf.score(X, y)) # 聚类分析 X = iris_df[['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm)']] kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X) print("聚类中心点：", kmeans.cluster_centers_)

这段代码是关于数据分析和机器学习的，主要使用了scikit-learn库中的LinearRegression，GaussianNB，DecisionTreeClassifier和KMeans等模型，分别进行了回归分析、朴素贝叶斯分类、决策树分类和聚类分析。...

iris = load_iris() iris_data = pd.DataFrame(data= np.c_[iris['data'], iris['target']], columns= iris['feature_names'] + ['target']) iris_data['target'] = iris_data['target'].astype(int) iris_data['target'] = iris_data['target'].astype('category') iris_data_train = iris_data.sample(frac=0.7, random_state=1) iris_data_test = iris_data.drop(iris_data_train.index) model = BayesianModel([('sepal length (cm)', 'target'), ('sepal width (cm)', 'target'), ('petal length (cm)', 'target'), ('petal width (cm)', 'target')]) model.fit(iris_data_train, estimator=MaximumLikelihoodEstimator) inference = VariableElimination(model) predict_data = [] for index, row in iris_data_test.iterrows(): query = inference.query(variables=['target'], evidence={ 'sepal length (cm)': row['sepal length (cm)'], 'sepal width (cm)': row['sepal width (cm)'], 'petal length (cm)': row['petal length (cm)'], 'petal width (cm)': row['petal width (cm)'] }) predict_data.append(int(query.variables[0].__str__().split('[')[1].split(']')[0])) accuracy_score(iris_data_test['target'], predict_data)上述代码出现以下错误invalid literal for int() with base 10: 'target'

accuracy_score(iris_data_test['target'], predict_data) 你传递了一个类别（category）类型的数据用于计算预测结果的准确率，而 accuracy_score 函数需要传递整数类型的数据。你可以将 iris_data_test['...

df['label'] = iris.target换个数据集怎么写

假设你要换成sklearn库...data = pd.DataFrame(digits.data, columns=digits.feature_names) # 添加label列 data['label'] = digits.target 这样，你就可以将MNIST数据集转换为DataFrame，并在其中添加label列了。

.将鸢尾花数据集以DataFrame格式输出。(补全下面代码) import sklearn.datasets as datasets import pandas as pd iris_data=datasets.load_iris()#导入鸢尾花数据集

iris_df = pd.DataFrame(data=iris_data.data, columns=iris_data.feature_names) iris_df['target'] = iris_data.target iris_df['target_names'] = iris_data.target_names[iris_data.target] print(iris_df.head...

df['label'] = iris.target数据集中没有target类 要怎么写

data = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names) # 使用KMeans进行聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(data) # 将聚类结果作为label添加到DataFrame中 data['label'] = kmeans....

从 sklearn. datasets 中导入 iris 数据集，查看数据集的下列属性：data（前 5行）、target（后 5 行）、feature_names、DESCR

df_data = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names) print(df_data.head()) 2. target (后5行)： 这是目标变量，表示鸢尾花的种类。同样，我们将其转换为DataFrame并打印后五行： ...

使用seaborn 下的lmplot()方法分别基于花萼和花瓣 做线性回归的可视化 （参数：data=iris, x='', y='', palette=antV, hue='Species'）

df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names) df['Species'] = iris.target_names[iris.target] # 使用 lmplot 进行可视化 sns.lmplot( data=df, # 初始数据集 x='Sepal.Length', # X轴特征...

加载鸢尾花iris.data数据集输出数据的样本集和原始目标集和转为分类号后的目标集，输出花萼的长度和花瓣的长度这两个特征列

iris_df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names) iris_df['species'] = pd.Categorical.from_codes(iris.target, iris.target_names) # 输出原始数据集的前几行 print("样本集（原始特征）:") ...

①读取给定的鸢尾花数据集（iris.data）。 ②分析iris数据，并进行数据预处理，主要是标签要进行数字化处理（文本类别编码）。 ③更改SVM的模型参数，并告诉我t分别为0，1，2，3。c分别为1，10，100，1000，10000时的准确率，对比模型结果好坏，并分析其原因.

data = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names) labels = pd.DataFrame(data=iris.target, columns=['label']) ②数据预处理： python # 对标签进行数字化处理 label_mapping = { 0: '...

1. 从sklearn库中导出iris数据集 2. 使用 iris 数据集中标签为 0 和标签为 1 的数据作为训练集构建感知机模型并 进行预测

data = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names) target = iris.target # 如果你想只取标签为0和1的数据，可以筛选数据 mask = (target == 0) | (target == 1) train_data = data[mask] train_labels ...

rf = RandomForestClassifier(max_depth=5) rf.fit(X_train, y_train) 写一段提取数据并将随机森林模型可视化的代码

df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names) y = iris.target # 创建随机森林模型 rf = RandomForestClassifier(max_depth=5) rf.fit(df, y) # 可视化模型中的一棵决策树 tree = rf.estimators_[0]...

鸢尾花分类1. 从sklearn库中导出iris数据集 2. 使用 iris 数据集中标签为 0 和标签为 1 的数据作为训练集构建感知机模型并 进行预测

df = pd.DataFrame(data=iris_data.data, columns=iris_data.feature_names) target = iris_data.target # 标签列 步骤2：选择特定标签的样本作为训练集（例如，仅取标签为0和1的样本） 这里假设0代表一种类别，...

读取sklearn中的鸢尾花数据，转换成dataFrame数据类型，并保存为excel文件。 提示： from sklearn.datasets import load_iris

df_iris = pd.DataFrame(data=iris_data.data, columns=iris_data.feature_names) df_iris['target'] = iris_data.target # 添加目标列（类别） 4. 将DataFrame保存为Excel文件： python df_iris.to_excel('...

上面代码报错E:/python3.9-workspace/python-learn/softmax regression.py:47: MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without a required_interactive_framework attribute was deprecated in Matplotlib 3.6 and will be removed two minor releases later. plt.scatter(X_test[y_pred == i, 0], X_test[y_pred == i, 1], color=colors[i], marker=markers[i], E:/python3.9-workspace/python-learn/softmax regression.py:50: MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without a required_interactive_framework attribute was deprecated in Matplotlib 3.6 and will be removed two minor releases later. plt.show()

X = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names) y = pd.DataFrame(data=iris.target, columns=['target']) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_...

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