用python实现sklearn小规模数据集的获取: from sklearn.datasets.load._iris():加载并返回鸢尾花数据集 数据集包含150个样本(数据集的行) 数据集包含4个属性(数据集的列):Sepal Length,Sepal Width,Petal Length,Petal Width:‘feature_names’ 利用numpy.ndarray存储这150x4的数据:‘data’ 分类标签取自array[‘Setosa’,‘Versicolour’,‘Virginica’]:‘target_names’ Setosa,Versicolour,Virginica是数据集所包含的3中品种的鸢尾花 这3个分类标签(即150x1数据)用np.ndarray存储:‘target’ 总之,这个数据存储了150x4的特征数据和150x1的分类标签,其中特征数据又放在‘data’里,分类标签放在‘target’里
时间: 2024-02-23 08:00:27 浏览: 29
可以使用如下代码来获取鸢尾花数据集:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
# 特征数据
X = iris.data
# 目标数据
y = iris.target
```
其中,`X` 是一个形状为(150,4)的 `numpy.ndarray`,存储了鸢尾花数据集的特征数据。`y` 是一个形状为(150,)的 `numpy.ndarray`,存储了鸢尾花数据集的目标数据。数据集中一共包含了3个分类标签:Setosa,Versicolour,Virginica,它们的名称可以通过 `iris.target_names` 属性获得。数据集中的每个样本都由4个属性和一个分类标签组成,其中特征数据存储在 `X` 中,分类标签存储在 `y` 中。
相关问题
怎么用函数sklearn.datasets.load_breast_cancer可以加载数据集
您可以按照以下步骤使用函数sklearn.datasets.load_breast_cancer加载数据集:
1. 首先,您需要导入sklearn.datasets库:
```python
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
```
2. 然后,您可以调用load_breast_cancer()函数来加载数据集:
```python
data = load_breast_cancer()
```
3. 加载数据集后,您可以通过以下方式访问数据集的属性:
```python
data.data # 特征数据
data.target # 目标数据
data.feature_names # 特征名称
data.target_names # 目标名称
```
注意:在此过程中,您需要确保已经安装了sklearn库。如果您没有安装它,您可以通过以下方式在命令行中安装它:
```python
!pip install -U scikit-learn
```
用函数sklearn.datasets.load_breast_cancer可以加载数据集
是的,您可以使用函数sklearn.datasets.load_breast_cancer来加载乳腺癌数据集。这个数据集是一个二分类问题,其中包含569个样本,每个样本有30个特征,用于诊断良性和恶性乳腺肿瘤。加载数据集的代码如下所示:
```
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
data = load_breast_cancer()
X = data.data # 特征矩阵
y = data.target # 标签
```
其中,X是特征矩阵,y是标签,可以用于建立分类模型。