解释以下代码:iris=load_iris() X = iris.data y = iris.target
时间: 2023-09-28 09:11:47 浏览: 49
这段代码使用了 Python 中的 scikit-learn 库中的 `load_iris()` 函数来加载鸢尾花数据集。数据集中包含了 3 类共 150 条记录,每个记录都有 4 个特征值(萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度)以及 1 个目标变量(鸢尾花的类别)。`X` 是一个二维数组,包含了所有记录的特征值;`y` 是一个一维数组,包含了所有记录的目标变量。这段代码的作用是将鸢尾花数据集加载到内存中,并将其特征值和目标值分别保存在 `X` 和 `y` 变量中。
相关问题
iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target
这段代码用于加载鸢尾花数据集,其中`load_iris()`函数返回一个Bunch对象,包含数据集的特征、标签、特征名称、标签名称等信息。
`iris.data`属性返回数据集的特征矩阵,每行代表一个样本,每列代表一个特征。`iris.target`属性返回数据集的标签向量,每个元素代表一个样本的类别。
因此,这段代码的作用是将鸢尾花数据集分为特征和标签两部分,并分别存储在`X`和`y`变量中。在使用机器学习算法对数据集进行训练和测试时,我们通常需要将数据集分为特征和标签两部分,并分别传入算法的训练函数和测试函数中。
iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target
这段代码是用来加载Iris数据集的。Iris数据集是一个非常著名的数据集,在模式识别研究领域被广泛应用。它包含了150个样本,每个样本有4个属性,分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。这些属性被用来预测鸢尾花的类别,包括Setosa、Versicolour和Virginica三类。这段代码中,通过调用datasets.load_iris()函数来加载Iris数据集,然后将数据赋值给变量X和y,其中X保存了数据集的属性值,y保存了数据集的类别标签。你可以通过打印X和y来查看数据集的内容。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [机器学习-sklearn.datasets-load_iris数据集-回归算法和K近邻法(KNN)](https://blog.csdn.net/qq_43923588/article/details/107672879)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [sklearn.datasets.load_iris函数](https://blog.csdn.net/weixin_49346755/article/details/125162689)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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