iris =expert_matrix X = iris.data # 特征 y = iris.target # 标签

对不起，你的输入看起来有些错误。在Python中，通常我们会使用`load_iris()`函数从`sklearn.datasets`模块导入Iris数据集，它的名称实际上是`iris_dataset`而不是`expert_matrix`。`X`变量通常是特征矩阵，`y`则是对应的标签数组。正确的代码应该是这样的：

from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()  # 载入Iris数据集
X = iris.data  # 数据集中包含4个特征，例如花瓣长度、花瓣宽度等
y = iris.target  # 标签，表示鸢尾花的种类，有三种：0（Setosa）、1（Versicolor）、2（Virginica）

所以，`X`是鸢尾花样本的数据特征（四个数值），而`y`是对应每个样本的类别标签。

如果你是想了解`expert_matrix`是什么或者在其他上下文中遇到了类似的概念，那可能是一个自定义的数据结构或者矩阵，但在这个上下文里，它并不标准。请确认一下是否是指上述的`iris`数据集。如果你提供更多的背景信息，我可以给出更精确的答案。

相关问题

y = iris.target x = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)和iris=load_iris() x=iris.data y=iris.target写出来的东西有什么区别

这两段代码都是用于加载鸢尾花数据集并将其转换为特征矩阵和目标向量的。它们的区别在于数据的存储格式不同。

第一段代码中，使用`pandas`库中的`DataFrame`对象，将鸢尾花数据集中的特征值存储为一个`DataFrame`对象，并将列名设置为数据集中的特征名；将鸢尾花数据集中的目标值存储为一个`numpy`数组。这种方式的好处是，可以通过列名和索引等方式方便地对数据进行操作和处理，比如切片、筛选、合并等。

第二段代码中，使用`sklearn.datasets`中的`load_iris`函数加载鸢尾花数据集，将其存储为`Bunch`对象，然后通过`bunch.data`和`bunch.target`属性分别获取特征矩阵和目标向量。这种方式的好处是，可以直接获取原始数据集，不需要依赖第三方库。

总之，两种方式各有优缺点，根据具体的需求和场景选择适合的方式。

iris = datasets.load_iris() X = iris.data # 特征矩阵 y = iris.target

这段代码使用 scikit-learn 库中的 datasets 模块加载了鸢尾花数据集，将其特征矩阵存储在 X 中，将目标向量存储在 y 中。

具体来说，iris.data 是一个 (150, 4) 的二维数组，每一行表示一个样本，其中包含四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。iris.target 是一个长度为 150 的一维数组，其中每个元素表示对应样本的类别，0 表示 Setosa，1 表示 Versicolour，2 表示 Virginica。