x = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)

时间: 2024-05-25 22:14:31 浏览: 88
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assign1_iris_机器学习_

这行代码是用 Pandas 库创建一个 DataFrame 对象 x，其中 data 参数传入了鸢尾花数据集的数据部分 iris.data，columns 参数传入了鸢尾花数据集的特征名称 iris.feature_names。这样，我们就可以通过 DataFrame 的方式更加方便地对数据进行处理和分析。
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iris_df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names) iris_df['species'] = iris.target iris_df['species'] = iris_df['species'].apply(lambda x: iris.target_names[x]) print(iris_df.head()) ...
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Python数据分析：导入在线范例数据集.pdf

iris = pd.DataFrame(data= np.c_[iris['data'], iris['target']], columns= iris['feature_names'] + ['target']) 6. 使用 seaborn 获取 Iris 数据集：seaborn 中也已经内嵌了 Iris 数据集，可以直接通过以下...

df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)

这段代码使用了 Pandas 库来创建一个 DataFrame 对象 df...将 iris.data 作为数据源，iris.feature_names 作为列名，即可创建一个名为 df 的 DataFrame 对象。这个对象可以用来进行数据分析或机器学习模型训练等任务。

data = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)代码作用

其中，数据集的特征值（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度）被存储在iris.data中，特征名称（即列名）被存储在iris.feature_names中。pd.DataFrame()函数将数据集和特征名称作为参数传递进去，创建了一个...

iris = load_iris() df = pd.DataFrame(iris.data, columns = iris.feature_names)

这段代码的作用是什么？ 这段代码的作用是将鸢尾花...其中，iris.data 包含了鸢尾花数据集的特征数据，iris.feature_names 包含了特征的名称。通过将这些数据放入 Pandas 数据帧中，可以更方便地进行数据分析和处理。

y = iris.target # 得到数据对应的标签 x = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)这里怎么把y也变成dataframe格式

y = pd.DataFrame(data=iris.target, columns=['target']) 这里，我们将iris.target转换为DataFrame格式，并指定列名为target。这样，y也就成为了一个DataFrame对象，可以像x一样进行操作。

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.linear_model import LogisticRegression iris=load_iris() print(iris)y = iris.target # 得到数据对应的标签 x = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names) # 利用Pandas转化为DataFrame格式 x.head()有什么问题吗

x = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names) # 利用Pandas转化为DataFrame格式 x.head() 这段代码的目的是加载鸢尾花数据集，并将其转换为pandas DataFrame的格式。其中，iris.target获取...

X = pd.DataFrame(iris['data'], columns=iris['feature_names'])

这行代码是用 pandas 库中的 DataFrame 函数创建一个名为 X 的数据框，其数据来自于 iris 数据集中的特征数据 iris['data']，列名为 iris 数据集中的特征名 iris['feature_names']。这行代码通常用于将 iris 数据...

解释这行代码iris = load_iris() df = pd.DataFrame(iris.data, columns = iris.feature_names)

这行代码的作用是将鸢尾花数据集加载到内存中，并将其转换为 Pandas 数据框。首先，load_iris() 函数从 Scikit-learn 库中加载鸢尾花数据集...数据框的列名使用 iris.feature_names 属性设置为鸢尾花数据集的特征名称。

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

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...

iris_target = data.target # 得到数据对应的标签 iris_features = pd.DataFrame( data=data.data, columns=data.feature_names)为什么y不用变成dataframe

在机器学习领域，通常将输入数据表示为 X，输出...因此，在示例中，我们将 iris 数据集的目标标签存储为一个一维数组，而不是一个 DataFrame。另一方面，我们将特征数据存储为 DataFrame，因为通常输入数据包含多个列。

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import datasets from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis import numpy as np def main(): iris = datasets.load_iris() #典型分类数据模型 #这里我们数据统一用pandas处理 data = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names) #pd.DataFrame()函数将数据集和特征名称作为参数传递进去，创建了一个DataFrame对象，存储在变量data中。这个DataFrame对象可以被用于数据分析、可视化和机器学习等任务 data['class'] = iris.target #其中，iris.target存储了数据集的目标值，data['class']则创建了一个名为'class'的新列，并将iris.target中的值赋值给它。这个新列可以帮助我们将鸢尾花数据集中的样本按照类别分组，进行更加详细和全面的数据分析和可视化。 pd.set_option('display.max_rows', 500) # 显示行数 pd.set_option('display.max_columns', 500) # 显示列数 pd.set_option('display.width', 1000) # 显示宽度 #print(data) # 显示就可以了 #这里只取两类 #data = data[data['class']!=2] #为了可视化方便，这里取两个属性为例 X = data[data.columns.drop('class')] #print(X) # 显示就可以了 Y = data['class'] #print(Y) #划分数据集 X_train, X_test, Y_train, Y_test =train_test_split(X, Y) #print('X_train') #print(X_train) lda = LinearDiscriminantAnalysis(n_components=2) lda.fit(X_train, Y_train) 怎样更换数据集

new_data.columns = ['feature1', 'feature2', 'feature3', 'class'] # 检查数据集是否正确加载 print(new_data.head()) 3. 将新的数据集分成特征值和目标值，并将它们分别存储在 X 和 Y 变量中。如果新...

iris = load_iris() iris_data = pd.DataFrame(data= np.c_[iris['data'], iris['target']], columns= iris['feature_names'] + ['target']) iris_data['target'] = iris_data['target'].astype(int) iris_data['target'] = iris_data['target'].astype('category') iris_data_train = iris_data.sample(frac=0.7, random_state=1) iris_data_test = iris_data.drop(iris_data_train.index) model = BayesianModel([('sepal length (cm)', 'target'), ('sepal width (cm)', 'target'), ('petal length (cm)', 'target'), ('petal width (cm)', 'target')]) model.fit(iris_data_train, estimator=MaximumLikelihoodEstimator) inference = VariableElimination(model) predict_data = [] for index, row in iris_data_test.iterrows(): query = inference.query(variables=['target'], evidence={ 'sepal length (cm)': row['sepal length (cm)'], 'sepal width (cm)': row['sepal width (cm)'], 'petal length (cm)': row['petal length (cm)'], 'petal width (cm)': row['petal width (cm)'] }) predict_data.append(int(query.variables[0].__str__().split('[')[1].split(']')[0])) accuracy_score(iris_data_test['target'], predict_data)上述代码出现以下错误invalid literal for int() with base 10: 'target'

accuracy_score(iris_data_test['target'], predict_data) 你传递了一个类别（category）类型的数据用于计算预测结果的准确率，而 accuracy_score 函数需要传递整数类型的数据。你可以将 iris_data_test['...

.将鸢尾花数据集以DataFrame格式输出。(补全下面代码) import sklearn.datasets as datasets import pandas as pd iris_data=datasets.load_iris()#导入鸢尾花数据集

iris_df = pd.DataFrame(data=iris_data.data, columns=iris_data.feature_names) iris_df['target'] = iris_data.target iris_df['target_names'] = iris_data.target_names[iris_data.target] print(iris_df.head...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.cluster import KMeans # 加载数据集 iris = load_iris() # 将数据集转换为DataFrame类型 iris_df = pd.DataFrame(data=np.c_[iris['data'], iris['target']], columns=iris['feature_names'] + ['target']) # 回归分析 X = iris_df[['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)']] y = iris_df['petal length (cm)'] reg = LinearRegression().fit(X, y) print("回归分析系数：", reg.coef_) # 朴素贝叶斯分类 X = iris_df[['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm)']] y = iris_df['target'] clf = GaussianNB().fit(X, y) print("朴素贝叶斯准确率：", clf.score(X, y)) # 决策树分类 X = iris_df[['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm)']] y = iris_df['target'] clf = DecisionTreeClassifier().fit(X, y) print("决策树准确率：", clf.score(X, y)) # 聚类分析 X = iris_df[['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm)']] kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X) print("聚类中心点：", kmeans.cluster_centers_)

这段代码是关于数据分析和机器学习的，主要使用了scikit-learn库中的LinearRegression，GaussianNB，DecisionTreeClassifier和KMeans等模型，分别进行了回归分析、朴素贝叶斯分类、决策树分类和聚类分析。...

df['label'] = iris.target数据集中没有target类 要怎么写

data = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names) # 使用KMeans进行聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(data) # 将聚类结果作为label添加到DataFrame中 data['label'] = kmeans....

iris = load_iris() print(iris) array = iris.values x = array[:, :3] y = array[:, 3] print(x.shape)为什么报错TypeError: 'builtin_function_or_method' object is not subscriptable

df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names) x = df.iloc[:, :3].values y = df.iloc[:, 3].values print(x.shape) 如果不想使用pandas库，那么可以直接使用iris.data来获取数据，代码...

df['label'] = iris.target换个数据集怎么写

假设你要换成sklearn库...data = pd.DataFrame(digits.data, columns=digits.feature_names) # 添加label列 data['label'] = digits.target 这样，你就可以将MNIST数据集转换为DataFrame，并在其中添加label列了。

python利用c4.5决策树对鸢尾花卉数据集进行分类（iris）(代码全)

df = pd.DataFrame(data=np.c_[iris['data'], iris['target']], columns=iris['feature_names'] + ['target']) 现在，我们可以创建C4.5决策树模型，并用数据集进行训练： python clf = ...

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