load_iris()

`load_iris()` 是 scikit-learn 库中的一个函数，用于加载鸢尾花（Iris）数据集。这个数据集包含了三种不同品种的鸢尾花的测量数据，每个品种有50个样本。数据包括花萼长度（sepal length）、花萼宽度（sepal width）、花瓣长度（petal length）和花瓣宽度（petal width）四个特征，用来预测鸢尾花的品种。

`load_iris()` 函数返回一个 Bunch 对象，其中包含了数据集的数据、目标变量和其他信息。可以使用以下代码加载数据集：

from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
X = iris.data  # 特征数据
y = iris.target  # 目标变量

相关问题

from sklearn.datasets import load_iris iris=load_iris()

这段代码是导入scikit-learn库中的数据集load_iris，并将其赋值给iris变量。这个数据集包含了150个样本，每个样本有4个特征（萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度）和一个目标变量（鸢尾花的品种）。可以使用iris.data来获取样本的特征值，使用iris.target来获取目标变量的值。

iris = datasets.load_iris()和iris = load_iris()的区别是什么

这两个语句的作用是一样的，都是加载鸢尾花数据集。区别在于前者是使用了sklearn库中的datasets模块加载鸢尾花数据集，而后者是直接调用了load_iris()函数。sklearn库是一个机器学习库，提供了许多常用的机器学习算法和数据集，其中包括了加载鸢尾花数据集的函数。而直接调用load_iris()函数是因为该函数在sklearn库中已经被定义。因此，两种方式都能够成功加载鸢尾花数据集。