将 Iris 数据集总样本随机打乱
时间: 2024-01-19 21:05:01 浏览: 40
好的,我可以帮您将 Iris 数据集总样本随机打乱。您可以使用以下 Python 代码来实现:
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
data = load_iris() # 加载 Iris 数据集
x = data['data'] # 特征
y = data['target'] # 标签
# 将特征和标签合并为一个矩阵,方便随机打乱
data = np.concatenate((x, np.reshape(y, (-1,1))), axis=1)
np.random.shuffle(data) # 随机打乱
# 分离特征和标签
x = data[:, :-1]
y = data[:, -1]
这段代码会将 Iris 数据集中的样本随机打乱,您可以根据需要进行调整和改进。
相关问题
将 Iris 数据集总样本随机打乱,并按照 8:2 分为训练集与测试集。
好的,这是一个机器学习相关的问题,我可以回答。对于将 Iris 数据集随机打乱并按照 8:2 分为训练集和测试集的步骤,可以通过使用 Python 中的 sklearn 库中的 train_test_split 函数来实现。可以使用以下代码来实现:
```
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)
```
其中,load_iris 函数可以加载 Iris 数据集,train_test_split 函数可以将数据集随机拆分为训练集和测试集,并按照指定比例进行划分。
使用python实现1. 将 Iris 数据集总样本随机打乱,并按照 8:2 分为训练集与测试集。
好的,这是一个机器学习相关的问题,我可以回答。可以使用如下 Python 代码来实现:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# 将数据集按 8:2 拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 打印训练集和测试集的数据量
print("训练集数据量:", X_train.shape[0])
print("测试集数据量:", X_test.shape[0])
```
这个代码可以将 Iris 数据集分为 8:2 的训练集和测试集,并且打印训练集和测试集的数据量。
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