y = iris.target x = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)和iris=load_iris() x=iris.data y=iris.target写出来的东西有什么区别

时间: 2023-09-28 21:03:47 浏览: 217
MAT

iris 数据集

star5星 · 资源好评率100%
这两段代码都是用于加载鸢尾花数据集并将其转换为特征矩阵和目标向量的。它们的区别在于数据的存储格式不同。 第一段代码中，使用`pandas`库中的`DataFrame`对象，将鸢尾花数据集中的特征值存储为一个`DataFrame`对象，并将列名设置为数据集中的特征名；将鸢尾花数据集中的目标值存储为一个`numpy`数组。这种方式的好处是，可以通过列名和索引等方式方便地对数据进行操作和处理，比如切片、筛选、合并等。 第二段代码中，使用`sklearn.datasets`中的`load_iris`函数加载鸢尾花数据集，将其存储为`Bunch`对象，然后通过`bunch.data`和`bunch.target`属性分别获取特征矩阵和目标向量。这种方式的好处是，可以直接获取原始数据集，不需要依赖第三方库。 总之，两种方式各有优缺点，根据具体的需求和场景选择适合的方式。
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Python项目开发实战_人工智能Iris经典爱丽丝数据集_编程案例解析实例详解课程教程.pdf

iris_df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names) iris_df['species'] = iris.target iris_df['species'] = iris_df['species'].apply(lambda x: iris.target_names[x]) print(iris_df.head()) ...
zip

assign1_iris_机器学习_

df = pd.DataFrame(data=np.c_[iris['data'], iris['target']], columns=iris['feature_names'] + ['target']) 接下来，我们需要对数据进行探索性分析，包括查看数据的基本信息、统计描述和可视化。这有助于...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.linear_model import LogisticRegression iris=load_iris() print(iris)y = iris.target # 得到数据对应的标签 x = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names) # 利用Pandas转化为DataFrame格式 x.head()有什么问题吗

x = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names) # 利用Pandas转化为DataFrame格式 x.head() 这段代码的目的是加载鸢尾花数据集，并将其转换为pandas DataFrame的格式。其中，iris.target获取...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import datasets from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis import numpy as np def main(): iris = datasets.load_iris() #典型分类数据模型 #这里我们数据统一用pandas处理 data = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names) #pd.DataFrame()函数将数据集和特征名称作为参数传递进去，创建了一个DataFrame对象，存储在变量data中。这个DataFrame对象可以被用于数据分析、可视化和机器学习等任务 data['class'] = iris.target #其中，iris.target存储了数据集的目标值，data['class']则创建了一个名为'class'的新列，并将iris.target中的值赋值给它。这个新列可以帮助我们将鸢尾花数据集中的样本按照类别分组，进行更加详细和全面的数据分析和可视化。 pd.set_option('display.max_rows', 500) # 显示行数 pd.set_option('display.max_columns', 500) # 显示列数 pd.set_option('display.width', 1000) # 显示宽度 #print(data) # 显示就可以了 #这里只取两类 #data = data[data['class']!=2] #为了可视化方便，这里取两个属性为例 X = data[data.columns.drop('class')] #print(X) # 显示就可以了 Y = data['class'] #print(Y) #划分数据集 X_train, X_test, Y_train, Y_test =train_test_split(X, Y) #print('X_train') #print(X_train) lda = LinearDiscriminantAnalysis(n_components=2) lda.fit(X_train, Y_train) 怎样更换数据集

new_data.columns = ['feature1', 'feature2', 'feature3', 'class'] # 检查数据集是否正确加载 print(new_data.head()) 3. 将新的数据集分成特征值和目标值，并将它们分别存储在 X 和 Y 变量中。如果新...

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'

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['...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.cluster import KMeans # 加载数据集 iris = load_iris() # 将数据集转换为DataFrame类型 iris_df = pd.DataFrame(data=np.c_[iris['data'], iris['target']], columns=iris['feature_names'] + ['target']) # 回归分析 X = iris_df[['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)']] y = iris_df['petal length (cm)'] reg = LinearRegression().fit(X, y) print("回归分析系数：", reg.coef_) # 朴素贝叶斯分类 X = iris_df[['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm)']] y = iris_df['target'] clf = GaussianNB().fit(X, y) print("朴素贝叶斯准确率：", clf.score(X, y)) # 决策树分类 X = iris_df[['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm)']] y = iris_df['target'] clf = DecisionTreeClassifier().fit(X, y) print("决策树准确率：", clf.score(X, y)) # 聚类分析 X = iris_df[['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm)']] kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X) print("聚类中心点：", kmeans.cluster_centers_)

这段代码是关于数据分析和机器学习的，主要使用了scikit-learn库中的LinearRegression，GaussianNB，DecisionTreeClassifier和KMeans等模型，分别进行了回归分析、朴素贝叶斯分类、决策树分类和聚类分析。...

df['label'] = iris.target数据集中没有target类 要怎么写

data = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names) # 使用KMeans进行聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(data) # 将聚类结果作为label添加到DataFrame中 data['label'] = kmeans....

df['label'] = iris.target换个数据集怎么写

假设你要换成sklearn库...data = pd.DataFrame(digits.data, columns=digits.feature_names) # 添加label列 data['label'] = digits.target 这样，你就可以将MNIST数据集转换为DataFrame，并在其中添加label列了。

.将鸢尾花数据集以DataFrame格式输出。(补全下面代码) import sklearn.datasets as datasets import pandas as pd iris_data=datasets.load_iris()#导入鸢尾花数据集

iris_df = pd.DataFrame(data=iris_data.data, columns=iris_data.feature_names) iris_df['target'] = iris_data.target iris_df['target_names'] = iris_data.target_names[iris_data.target] print(iris_df.head...

使用seaborn 下的lmplot()方法分别基于花萼和花瓣 做线性回归的可视化 （参数：data=iris, x='', y='', palette=antV, hue='Species'）

df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names) df['Species'] = iris.target_names[iris.target] # 使用 lmplot 进行可视化 sns.lmplot( data=df, # 初始数据集 x='Sepal.Length', # X轴特征...

从 sklearn. datasets 中导入 iris 数据集，查看数据集的下列属性：data（前 5行）、target（后 5 行）、feature_names、DESCR

df_data = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names) print(df_data.head()) 2. target (后5行)： 这是目标变量，表示鸢尾花的种类。同样，我们将其转换为DataFrame并打印后五行： ...

利用scikit-learn库中datasets包中鸢尾花数据集（load_iris）load_iris数据集训练一个决策树分类器，并实现鸢尾花分类任务。 （1）数据准备； （2）模型构建与训练； （3）模型评估； （4）结果可视化。

df_iris = pd.DataFrame(data=X, columns=iris.feature_names) df_iris['target'] = y **步骤2：模型构建与训练** python from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import ...

load_iris()后，怎么查看iris前几行

df = pd.DataFrame(X, columns=iris.feature_names) # 查看前5行数据 print(df.head()) 输出结果如下： sepal length (cm) sepal width (cm) petal length (cm) petal width (cm) 0 5.1 3.5 1.4 0.2 1 ...

from sklearn.datasets import load_iris此时的数据集不是pandas形式是吗

df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names) df['target'] = iris.target print(df.head()) 输出结果为： sepal length (cm) sepal width (cm) ... petal width (cm) target 0 5.1 ...

rf = RandomForestClassifier(max_depth=5) rf.fit(X_train, y_train) 写一段提取数据并将随机森林模型可视化的代码

df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names) y = iris.target # 创建随机森林模型 rf = RandomForestClassifier(max_depth=5) rf.fit(df, y) # 可视化模型中的一棵决策树 tree = rf.estimators_[0]...

上面代码报错E:/python3.9-workspace/python-learn/softmax regression.py:47: MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without a required_interactive_framework attribute was deprecated in Matplotlib 3.6 and will be removed two minor releases later. plt.scatter(X_test[y_pred == i, 0], X_test[y_pred == i, 1], color=colors[i], marker=markers[i], E:/python3.9-workspace/python-learn/softmax regression.py:50: MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without a required_interactive_framework attribute was deprecated in Matplotlib 3.6 and will be removed two minor releases later. plt.show()

X = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names) y = pd.DataFrame(data=iris.target, columns=['target']) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_...

加载鸢尾花iris.data数据集输出数据的样本集和原始目标集和转为分类号后的目标集，输出花萼的长度和花瓣的长度这两个特征列

iris_df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names) iris_df['species'] = pd.Categorical.from_codes(iris.target, iris.target_names) # 输出原始数据集的前几行 print("样本集（原始特征）:") ...

请给我生成一份iris.csv文件

df_iris = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names) df_iris["target"] = iris.target df_iris.to_csv("iris.csv", index=False) 3. **在线资源**：有一些网站提供现成的csv文件供下载，...

代码练习–使用load_ iris的iris数据完成K折交叉验证代码练 习 •加载iris数据集，进行数据划分，数据标准化处理 ·进行模型训练 ·输出模型的预测结果和准确率

df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names) target = iris.target 接下来，对数据进行预处理，包括划分特征（X）和目标变量（y），以及数据标准化： python X = df.drop('species', ...

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