iris 鸢尾花数据集 xlsx

您可以在网上搜索 "iris 鸢尾花数据集 xlsx"，下载相关数据集。或者您也可以使用 Python 中的 pandas 库读取 iris 数据集，代码如下：

import pandas as pd

# 读取 iris 数据集
iris = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data', header=None)

# 将数据集保存为 xlsx 文件
iris.to_excel('iris.xlsx', index=False)

这段代码会将 iris 数据集保存为名为 iris.xlsx 的 Excel 文件。

相关问题

iris 鸢尾花数据集 xlsx决策树

您可以使用 pandas 库中的 read_excel() 方法读取 xlsx 文件，使用 scikit-learn 库中的 DecisionTreeClassifier() 方法构建决策树模型，然后使用 train_test_split() 方法将数据集分为训练集和测试集，最后使用 fit() 方法拟合模型并使用 predict() 方法进行预测。

以下是示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据集
data = pd.read_excel('iris.xlsx')

# 将数据集分为特征和标签
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier()

# 拟合模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 输出准确率
print('Accuracy:', clf.score(X_test, y_test))

鸢尾花数据集导出excel

您可以使用 pandas 库来将鸢尾花数据集导出为 Excel 文件。首先，您需要将数据集加载到 pandas 的 DataFrame 中，然后使用 to_excel() 方法将其导出为 Excel 文件。以下是示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 将数据集转换为 DataFrame
df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)

# 添加目标变量
df['target'] = iris.target

# 导出为 Excel 文件
df.to_excel('iris.xlsx', index=False)

这将在当前工作目录下创建一个名为 iris.xlsx 的 Excel 文件，其中包含鸢尾花数据集的所有特征和目标变量。