iris_data.append(row)

这段代码可以将一个列表 `row` 添加到另一个列表 `iris_data` 的末尾。假设 `iris_data` 是一个二维列表，每个元素都是一个包含 4 个数值的列表，表示鸢尾花数据集的一个样本，那么 `row` 应该也是包含 4 个数值的列表，代表一个新的样本。通过 `iris_data.append(row)` 将新的样本添加到 `iris_data` 列表的末尾，就实现了将新数据加入鸢尾花数据集的操作。

相关问题

iris_list=[] for row in iris_data: iris_list.append(tuple(row[1:])) iris_list什么意思

这段代码是用来处理鸢尾花数据集的。iris_data 是一个包含鸢尾花数据集的二维列表，其中每一行代表一个鸢尾花的数据，包括花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度和鸢尾花的种类。代码中使用 for 循环遍历 iris_data 中的每一行数据，将每一行数据的第二列到最后一列（即花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度和鸢尾花的种类）组成一个元组，然后将该元组添加到 iris_list 中。最终，iris_list 中存储了鸢尾花数据集中每个鸢尾花的花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度和种类信息。

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'

根据你提供的代码，错误可能是因为在以下这行代码中：

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['target']` 转换为整数类型，例如：

accuracy_score(iris_data_test['target'].astype(int), predict_data)

这样应该可以解决你遇到的问题。