iris_dataset = load_iris()语义

这段代码是在Python中使用Scikit-learn库中的load_iris函数来加载鸢尾花数据集。鸢尾花数据集是一组包含了150朵鸢尾花的数据集，每朵花有四个特征值：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。这个数据集通常用于机器学习中的分类任务。load_iris()函数将返回一个字典对象，包含了数据集的特征值、标签、目标值等信息。

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iris_dataset = load_iris(),给我解释下这段代码

这段代码使用Scikit-learn（sklearn）库中的load_iris函数来加载Iris数据集。Iris数据集是机器学习中最常用的数据集之一，包含了150个样本，每个样本包含4个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度，以及它们的类别标签（Iris Setosa，Iris Versicolour或Iris Virginica）。load_iris函数返回一个Bunch对象，其中包含数据集的数据和标签。这个对象可以通过点号访问其中的属性。例如，iris_dataset.data将返回数据集的特征数据，iris_dataset.target将返回标签数据。

iris_dataset = load_iris()这段数据集长什么样？你能描述一下吗？

这段代码加载的Iris数据集包含150个样本，每个样本包含4个特征和一个类别标签。这些特征分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度，它们的单位是厘米。类别标签是三种不同的鸢尾花品种：Iris Setosa、Iris Versicolour和Iris Virginica。这些数据以NumPy数组的形式存储在Bunch对象中，可以通过点号访问其属性获取数据。例如，iris_dataset.data将返回一个(150, 4)的数组，其中包含150个样本的特征数据。iris_dataset.target将返回一个长度为150的数组，其中包含每个样本的类别标签。