机器学习dataset
时间: 2023-09-02 09:13:50 浏览: 51
上述引用中提到了两个常用的机器学习数据集,分别是"数据集D"和"Iris数据集"。
"数据集D"的特点是前50个数据属于0类,中间50个数据属于1类,后50个数据属于2类。通过观察数据集,可以发现其中的四个属性,前两个属性的辨识度较低,而后两个属性的辨识度较高。在练习中,只取了前100个数据的前两个属性进行训练。和引用中提供的代码和属性进行操作。例如,可以使用load_iris函数加载Iris数据集的data和target属性,然后进行机器学习的训练。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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