Iris = datasets.load_iris()

这段代码是使用 scikit-learn 库中的 datasets 模块载入了鸢尾花数据集，将数据集存储在 Iris 变量中。

datasets.load_iris() 函数可以直接从 scikit-learn 库中载入鸢尾花数据集，返回一个 Bunch 对象，其中包含了鸢尾花数据集的特征、标签、描述等信息，可以用来进行机器学习的实验。

相关问题

iris = datasets.load_iris() iris X = iris.data

这段代码的作用是使用 scikit-learn 库中的 datasets 模块加载鸢尾花数据集，然后将数据集的特征赋值给变量 X。具体来说，datasets.load_iris() 函数会返回一个包含鸢尾花数据集的 Bunch 对象，其中包含 data 属性，即鸢尾花数据集的特征矩阵。通过 iris = datasets.load_iris() 将该对象赋值给变量 iris，然后通过 iris.data 将特征矩阵赋值给变量 X。

iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target

这段代码是用来加载Iris数据集的。Iris数据集是一个非常著名的数据集，在模式识别研究领域被广泛应用。它包含了150个样本，每个样本有4个属性，分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。这些属性被用来预测鸢尾花的类别，包括Setosa、Versicolour和Virginica三类。这段代码中，通过调用datasets.load_iris()函数来加载Iris数据集，然后将数据赋值给变量X和y，其中X保存了数据集的属性值，y保存了数据集的类别标签。你可以通过打印X和y来查看数据集的内容。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [机器学习-sklearn.datasets-load_iris数据集-回归算法和K近邻法(KNN)](https://blog.csdn.net/qq_43923588/article/details/107672879)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [sklearn.datasets.load_iris函数](https://blog.csdn.net/weixin_49346755/article/details/125162689)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]