划分鸢尾花数据集，训练集：测试集为8:2

好的，对于划分鸢尾花数据集，您可以使用sklearn库中的train_test_split函数来实现数据集的划分。该函数可以将数据集随机划分为训练集和测试集，其中参数test_size=0.2表示将数据集划分为训练集和测试集的比例为8:2。具体实现代码如下：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 划分数据集，训练集占比80%，测试集占比20%
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)

其中X_train和y_train为训练集的特征值和目标值，X_test和y_test为测试集的特征值和目标值。

相关问题

将鸢尾花数据集使用逻辑回归模型划分为训练集和测试集，，4:1的比例

好的，我可以为您提供Python代码实现。首先需要导入相关的库和鸢尾花数据集：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

然后，可以使用 `train_test_split` 函数将数据集划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)

其中， `test_size=0.2` 表示测试集占总数据集的比例为 0.2，即 4:1 的比例； `random_state` 参数可以用于指定随机种子，保证每次运行代码得到的结果一致。

最后，您可以使用划分好的训练集和测试集进行逻辑回归模型的训练和预测。

用鸢尾花数据集划分训练集和测试集画出决策图

好的，我可以帮助你画出决策树。不过在此之前，我们需要先导入数据集并对其进行处理。

首先，我们需要导入必要的库和数据集。你可以使用以下代码执行这些操作：

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
df['target'] = iris.target

接下来，我们将数据集分为训练集和测试集。你可以使用以下代码完成此操作：

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df[iris.feature_names], df['target'], random_state=0)

然后，我们可以使用决策树分类器对数据进行拟合和预测。你可以使用以下代码完成此操作：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn import tree

clf = DecisionTreeClassifier(max_depth = 2, random_state = 0)
clf.fit(X_train, y_train)

最后，我们可以使用 Graphviz 库将决策树可视化。你可以使用以下代码完成此操作：

import graphviz 

dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=None, 
                                feature_names=iris.feature_names,  
                                class_names=iris.target_names,  
                                filled=True, rounded=True,  
                                special_characters=True)  
graph = graphviz.Source(dot_data)  
graph.render("iris") 
graph

这将生成一个名为“iris”的 PDF 文件，其中包含决策树。你可以使用以下代码显示决策树：

graph

下面是完整的代码：

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn import tree
import graphviz 

iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
df['target'] = iris.target

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df[iris.feature_names], df['target'], random_state=0)

clf = DecisionTreeClassifier(max_depth = 2, random_state = 0)
clf.fit(X_train, y_train)

dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=None, 
                                feature_names=iris.feature_names,  
                                class_names=iris.target_names,  
                                filled=True, rounded=True,  
                                special_characters=True)  
graph = graphviz.Source(dot_data)  
graph.render("iris") 
graph

你可以使用以上代码生成决策树并查看结果。