iris.data和iris.target

iris.data和iris.target是机器学习中常用的数据集，用于分类和聚类任务。iris.data包含了150个样本的四个特征，分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度，每个特征都是浮点数。iris.target包含了150个样本的类别标签，分别是、1、2三种，分别代表三种不同的鸢尾花。这两个数据集通常被用来训练和测试机器学习模型，以预测新的鸢尾花的类别。

相关问题

iris.data和iris.target是函数吗

`iris.data`和`iris.target`不是函数，它们是Scikit-learn库中的数据集对象，用于机器学习中的分类任务。`iris.data`存储着150个样本的特征数据，`iris.target`存储着每个样本的类别标签。具体来说，`iris.data`是一个二维数组，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征；`iris.target`是一个一维数组，每个元素代表一个样本的类别标签。

iris = load_iris() print(iris.data.shape) print(iris.target.shape)中iris.data.shape和iris.target.shape的作用

iris = load_iris()
print(iris.data.shape)
print(iris.target.shape)

iris.data.shape是用来查看从load_iris()函数加载的鸢尾花数据集的特征矩阵的形状，它返回一个元组，包含数据集中的样本数和每个样本的特征数。在这个例子中，返回的元组是(150, 4)，表示数据集中有150个样本，每个样本有4个特征。

iris.target.shape是用来查看从load_iris()函数加载的鸢尾花数据集的目标（或标签）数组的形状，它返回一个元组，包含数据集中的样本数和每个样本的目标数。在这个例子中，返回的元组是(150,)，表示数据集中有150个样本，每个样本都有一个目标值。