features = iris.data target = iris.target

这是一个机器学习中的数据集，特征(features)是鸢尾花的四个属性(萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度)，目标(target)是鸢尾花的三个品种(山鸢尾、变色鸢尾、维吉尼亚鸢尾)。可以用这个数据集来训练分类模型。

相关问题

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，输出数据表示为 y。在这种情况下，通常只需要将目标标签存储为一个一维数组或列表，因为目标变量通常是一个单独的列，而不是多个列。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。

n_estimators=n_estimators)] for pair in ([0, 1], [0, 2], [2, 3]): for model in models: # We only take the two corresponding features X = iris.data[:, pair] y = iris.target

这段代码是在对上面定义的4个机器学习模型进行训练和测试。首先通过一个双重循环，对每一对特征进行训练和测试。具体来说，这里的特征对是[0,1]、[0,2]和[2,3]，即iris数据集中的前两个、第一个和第三个、第三个和第四个特征。接着对于每一对特征和每一个模型，从iris数据集中取出相应的特征和标签。接下来的代码没有给出，但通常会将数据集划分为训练集和测试集，使用训练集对模型进行训练，使用测试集对模型进行测试，并计算模型的性能指标，如准确率、召回率和F1值等。最后，将结果绘制成图形，以便直观地了解不同模型和特征对的性能表现。