在sklearn模块中可使用什么加载内置鸢尾花数据

在sklearn模块中，可以使用以下代码加载内置鸢尾花数据集：

from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()

这将加载鸢尾花数据集，并将其存储在名为`iris`的变量中。你可以使用`iris.data`访问输入特征，并使用`iris.target`访问目标标签。

相关问题

如何在jupyter notebook使用sklearn鸢尾花数据集

要在Jupyter Notebook中使用scikit-learn（sklearn）的鸢尾花数据集，您需要遵循以下步骤：

1. 首先，确保您已经安装了scikit-learn库。如果尚未安装，可以通过运行以下命令来安装它：

!pip install scikit-learn

2. 在Jupyter Notebook中导入所需的库和模块：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris

3. 加载鸢尾花数据集：

iris = load_iris()

4. 探索数据集的内容。您可以查看数据集的描述、特征名称、目标变量名称等：

print(iris.DESCR)  # 数据集描述
print(iris.feature_names)  # 特征名称
print(iris.target_names)  # 目标变量名称

5. 将数据集转换为Pandas DataFrame格式（可选）：

df = pd.DataFrame(data= np.c_[iris['data'], iris['target']],
                     columns= iris['feature_names'] + ['target'])

完成以上步骤后，您就可以在Jupyter Notebook中使用sklearn的鸢尾花数据集进行数据分析和机器学习任务了。

sklearn中鸢尾花数据集

sklearn中的鸢尾花数据集是一个经典的分类问题数据集，包含了150个样本，分为三类，每类50个样本。每个样本包含了四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度。该数据集被广泛用于机器学习算法的测试和评估。可以使用sklearn.datasets中的load_iris方法导入该数据集。同时，也可以使用train_test_split方法将数据集分成训练集和测试集，以便进行模型训练和测试。

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1. 除了鸢尾花数据集，sklearn中还有哪些常用的数据集？
2. 如何使用sklearn对鸢尾花数据集进行分类？