iris_list=[] for row in iris_data: iris_list.append(tuple(row[1:])) iris_list什么意思

这段代码是用来处理鸢尾花数据集的。iris_data 是一个包含鸢尾花数据集的二维列表，其中每一行代表一个鸢尾花的数据，包括花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度和鸢尾花的种类。代码中使用 for 循环遍历 iris_data 中的每一行数据，将每一行数据的第二列到最后一列（即花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度和鸢尾花的种类）组成一个元组，然后将该元组添加到 iris_list 中。最终，iris_list 中存储了鸢尾花数据集中每个鸢尾花的花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度和种类信息。

相关问题

iris_list = [] with open('iris.data', 'r') as file: reader = csv.reader(file) for row in reader: # if len(row) == 5: iris = Iris(float(row[0]), float(row[1]), float(row[2]), float(row[3]), (row[4])).__str__() iris_list.append(iris) print(iris) print(iris_list) 是什么意思

这段代码创建了一个空列表 iris_list，并打开名为 iris.data 的文件。使用 csv.reader() 函数读取文件中的每一行，并将其存储在变量 reader 中。然后使用 for 循环遍历 reader 中的每一行，并将其添加到 iris_list 中。

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'

根据你提供的代码，错误可能是因为在以下这行代码中：

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['target']` 转换为整数类型，例如：

accuracy_score(iris_data_test['target'].astype(int), predict_data)

这样应该可以解决你遇到的问题。