iris分为测试集和训练集的代码

以下是将iris数据集分为训练集和测试集的示例代码：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载iris数据集
iris = load_iris()

# 将数据集分为训练集和测试集，test_size表示测试集占总数据集的比例
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=42)

# 输出训练集和测试集的大小
print("训练集大小:", X_train.shape)
print("测试集大小:", X_test.shape)

输出结果如下：

训练集大小: (105, 4)
测试集大小: (45, 4)

其中，X_train和y_train表示训练集的特征和标签，X_test和y_test表示测试集的特征和标签。`random_state`参数用于设置随机种子，以便在多次运行代码时获得相同的结果。

相关问题

iris分为测试集和训练集的代码，利用训练集训练，测试集进行测试

以下是一个简单的Python代码示例，用于将Iris数据集随机分为训练集和测试集，并使用训练集训练模型并在测试集上进行测试：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 加载Iris数据集
iris = load_iris()

# 将数据集分为训练集和测试集（此处将20%的数据作为测试集）
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2)

# 使用KNN算法进行分类
knn = KNeighborsClassifier()
knn.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = knn.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = knn.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

在此示例中，我们使用sklearn库中的`load_iris`函数加载Iris数据集，然后使用`train_test_split`函数将数据集分为训练集和测试集。接下来，我们使用KNN算法进行分类，并在测试集上进行预测。最后，我们计算模型的准确率并打印出来。需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要进行更多的数据预处理和模型优化。

iris分为测试集和训练集的代码，利用训练集训练，测试集进行测试，完成3分类模型分类应用

下面是一个基于sklearn库的iris数据集分类代码：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载iris数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 构建决策树分类器模型
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

# 对测试集进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算模型在测试集上的准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"模型在测试集上的准确率为 {acc:.2f}")

输出结果为：

模型在测试集上的准确率为 0.98

这个代码使用了决策树分类器来对iris数据集进行分类，将数据集分为训练集和测试集，然后使用训练集对模型进行训练，最后使用测试集对模型进行评估。在这个例子中，模型在测试集上的准确率达到了98%。