iris = datasets.load_iris() 代码意思

这段代码是在Python中使用Scikit-learn库中的datasets模块加载鸢尾花数据集。具体来说，它将数据加载到名为`iris`的变量中。

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，每个样本包含了4个特征（萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度）以及它们所属的三种鸢尾花之一（Iris setosa、Iris versicolor或Iris virginica）。

使用该数据集，可以对机器学习算法进行分类任务的训练和测试，以便预测新的鸢尾花样本属于哪一类。

相关问题

iris = datasets.load_iris()代码作用

这行代码的作用是从sklearn库中加载鸢尾花（iris）数据集。它是一个经典的多分类数据集，包含了三类不同的鸢尾花（Setosa、Versicolour、Virginica）的四个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度）。这个数据集常被用于机器学习的分类任务，例如通过训练一个分类器来识别鸢尾花的种类。

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。