首页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]+"...")

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时间: 2023-06-01 11:08:03 浏览: 148

机器学习笔记2–sklearn之iris数据集

本文来自于fujiabin,本篇会使用scikit-learn这个开源机器学习库来对iris数据集进行分类练习。我将分别使用两种不同的scikit-learn内置算法——DecisionTree（决策树）和kNN（邻近算法），随后我也会尝试自己实现kNN算法。目前为止，我还是在机器学习的入门阶段，文章中暂不详细解释算法原理，如果想了解细节信息可自行搜索。scikit-learn中预制了很多经典数据集，非常方便我们自己练习用。使用方式也很容易： load_iris返回的结果有如下属性：feature_names-分别为：sepal

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。

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