iris = load_iris() print(iris.data.shape) print(iris.target.shape)中iris.data.shape和iris.target.shape的具体解释和作用
时间: 2023-09-28 22:11:46 浏览: 43
iris = load_iris()是用于导入iris数据集的代码。该数据集是机器学习和数据科学中最常用的数据集之一,包含了150个用于分类的鸢尾花样本,其中每个样本包含四个特征:花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度,以及一个目标变量:鸢尾花的类别。
iris.data是一个包含所有样本特征的数组,数组的形状为(150, 4),表示该数组包含150个样本,每个样本有4个特征。
iris.target是一个包含所有样本目标变量的数组,数组的形状为(150,),表示该数组包含150个目标变量,每个目标变量对应一个样本的类别。
因此,iris.data.shape和iris.target.shape分别表示iris数据集中样本特征数组和目标变量数组的形状。这些形状信息可以用于理解和分析iris数据集,并在机器学习算法中使用这些数据进行训练和预测。
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iris = load_iris() print(iris.data.shape) print(iris.target.shape)中iris.data.shape和iris.target.shape的作用
iris = load_iris()
print(iris.data.shape)
print(iris.target.shape)
iris.data.shape是用来查看从load_iris()函数加载的鸢尾花数据集的特征矩阵的形状,它返回一个元组,包含数据集中的样本数和每个样本的特征数。在这个例子中,返回的元组是(150, 4),表示数据集中有150个样本,每个样本有4个特征。
iris.target.shape是用来查看从load_iris()函数加载的鸢尾花数据集的目标(或标签)数组的形状,它返回一个元组,包含数据集中的样本数和每个样本的目标数。在这个例子中,返回的元组是(150,),表示数据集中有150个样本,每个样本都有一个目标值。
from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split # 1、获取鸢尾花数据集 iris = load_iris() # 对鸢尾花数据集进行分割 # 训练集的特征值x_train 测试集的特征值x_test 训练集的目标值y_train 测试集的目标值y_test x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, random_state=22) print("x_train:\n", x_train.shape) # 随机数种子 x_train1, x_test1, y_train1, y_test1 = train_test_split(iris.data, iris.target, random_state=6) x_train2, x_test2, y_train2, y_test2 = train_test_split(iris.data, iris.target, random_state=6) print("如果随机数种子不一致:\n", x_train == x_train1) print("如果随机数种子一致:\n", x_train1 == x_train2)请根据上述代码写一份详细解析
这段代码主要是利用sklearn库中的load_iris函数来获取鸢尾花数据集,然后使用train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集,其中训练集包含特征值x_train和目标值y_train,测试集包含特征值x_test和目标值y_test。
具体解析如下:
1. 导入所需库
```
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
```
2. 获取鸢尾花数据集
```
iris = load_iris()
```
这里使用load_iris()函数获取鸢尾花数据集,iris包含了数据集的各项信息,包括特征值(iris.data)和目标值(iris.target)。
3. 分割数据集
```
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, random_state=22)
```
train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集,其中iris.data表示特征值,iris.target表示目标值。random_state参数用于控制随机数生成器的种子,使得每次生成的随机数相同,以保证可重复性。
4. 打印训练集的特征值形状
```
print("x_train:\n", x_train.shape)
```
这里打印训练集的特征值形状,即样本数量和特征数量。
5. 测试随机数种子对数据集分割的影响
```
x_train1, x_test1, y_train1, y_test1 = train_test_split(iris.data, iris.target, random_state=6)
x_train2, x_test2, y_train2, y_test2 = train_test_split(iris.data, iris.target, random_state=6)
print("如果随机数种子不一致:\n", x_train == x_train1)
print("如果随机数种子一致:\n", x_train1 == x_train2)
```
这里针对随机数种子的不同,将数据集分为两组训练集和测试集,然后分别比较它们之间的差异。如果随机数种子不一致,则分割的结果也不一致;如果随机数种子一致,则分割的结果一致。
总的来说,这段代码主要是介绍了如何使用sklearn库中的train_test_split函数来将数据集分为训练集和测试集,并且演示了随机数种子对分割结果的影响。
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