from sklearn.datasets import load_iris iris_dataset=load_iris() print(type(iris_dataset)) print("Keys of iris_dataset:\n{}".format(iris_dataset.keys())) print(type(iris_dataset['DESCR'])) print(iris_dataset['DESCR'][:193]+"...")

这是关于Python中机器学习库sklearn的代码片段。代码中使用load_iris()函数导入鸢尾花数据集并存储在iris_dataset中，然后打印出iris_dataset的类型和键以及数据集的描述信息。

相关问题

from sklearn.datasets import load_iris iris_dataset = load_iris()这段代码是什么意思？

这段代码是在 Python 中使用 scikit-learn 库载入鸢尾花数据集（iris dataset），并将数据集存储在 iris_dataset 变量中。鸢尾花数据集是一个经典的机器学习数据集，包含了 150 个样本，每个样本有 4 个特征，分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。每个样本都属于 3 个不同的种类之一，即山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾。这个数据集通常被用来作为分类算法的测试数据集。

from sklearn.datasets import load_iris iris=load_iris()

这段代码是导入scikit-learn库中的数据集load_iris，并将其赋值给iris变量。这个数据集包含了150个样本，每个样本有4个特征（萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度）和一个目标变量（鸢尾花的品种）。可以使用iris.data来获取样本的特征值，使用iris.target来获取目标变量的值。