from sklearn. datasets import load_iris什么意思
时间: 2023-05-31 19:06:42 浏览: 175
这段代码导入了scikit-learn库中的load_iris数据集,该数据集包含了150个样本和4个属性,用于分类任务。每个样本都是一个鸢尾花的测量值,属性包括花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。
相关问题
from sklearn.datasets import load_iris此时的数据集不是pandas形式是吗
是的,`load_iris()`函数返回的是一个`sklearn.utils.Bunch`类型的对象,而不是`pandas.DataFrame`类型的对象。`sklearn.utils.Bunch`对象是一个类似于字典的对象,包含了数据集的特征值、目标值、类别等信息,可以通过`.data`和`.target`属性来获取数据集的特征值和目标值。
如果需要将`sklearn.utils.Bunch`对象转换为`pandas.DataFrame`类型的对象,可以使用`pandas`库的`DataFrame()`函数,将数据和标签构建为一个`DataFrame`对象。代码如下:
```
from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd
iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)
df['target'] = iris.target
print(df.head())
```
输出结果为:
```
sepal length (cm) sepal width (cm) ... petal width (cm) target
0 5.1 3.5 ... 0.2 0
1 4.9 3.0 ... 0.2 0
2 4.7 3.2 ... 0.2 0
3 4.6 3.1 ... 0.2 0
4 5.0 3.6 ... 0.2 0
[5 rows x 5 columns]
```
这里将`iris.data`作为数据构建了一个`DataFrame`对象,同时将`iris.target`作为标签添加到了`DataFrame`中。
from sklearn.datasets import lode_iris
The correct import statement is:
```
from sklearn.datasets import load_iris
```
Note that it is `load_iris` instead of `lode_iris`. This is a common mistake made by beginners.