load_iris()没法获得数据源

load_iris()是一个函数，它可以从sklearn库中加载鸢尾花数据集。如果你无法获得数据源，可能是因为你没有正确安装sklearn库或者没有正确调用load_iris()函数。你可以检查一下你的代码是否正确，并确保你已经正确安装了sklearn库。

相关问题

load_iris数据集

load_iris是scikit-learn库中的一个内置数据集，它包含了150个样本，每个样本包含了4个特征：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度，以及它们对应的标签，分别为0、1、2三种不同的鸢尾花品种。这个数据集常用于分类和聚类等机器学习任务的实验和测试。我们可以通过以下代码加载这个数据集：

from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
X = iris.data # 特征数据
y = iris.target # 标签数据

其中，X是一个150x4的矩阵，y是一个包含150个元素的向量。可以通过打印X和y来查看数据的具体内容。

load_iris 鸢尾花数据集的介绍

鸢尾花数据集（Iris dataset）是一个经典的分类问题数据集，由英国统计学家和生物学家 Ronald Fisher 在 1936 年使用收集的数据建立。

该数据集共有 150 条数据，分为 3 类，每类 50 个数据，每个数据包含 4 个特征，即花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度，特征值均为正数，单位为厘米。数据集中每个样本都被标记为以下三个类别之一：Setosa，Versicolour 和 Virginica。该数据集可以用于分类算法的训练和测试，也可以用于数据可视化、数据探索等。

在 Python 中，可以使用 scikit-learn 库中的 load_iris 函数来加载鸢尾花数据集。