对iris数据集进行拆分并查看拆分结果
时间: 2023-12-28 19:05:45 浏览: 32
好的,以下是对iris数据集进行拆分并查看拆分结果的Python代码:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载iris数据集
iris = load_iris()
# 拆分数据集,将数据集按照7:3的比例分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=42)
# 查看拆分结果
print("训练集数据量:", X_train.shape[0])
print("测试集数据量:", X_test.shape[0])
```
运行结果如下:
```
训练集数据量: 105
测试集数据量: 45
```
可以看到,我们将iris数据集按照7:3的比例成功拆分成了训练集和测试集,其中训练集包含105个样本,测试集包含45个样本。
相关问题
对iris数据集进行拆分
首先,需要导入`sklearn`中的`train_test_split`模块,然后读取`iris`数据集。接着,可以使用`train_test_split`函数将数据集拆分成训练集和测试集,代码如下:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 读取iris数据集
iris = load_iris()
# 拆分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=42)
```
其中,`test_size`参数表示测试集占总数据集的比例,这里设置为0.3表示测试集占总数据集的30%;`random_state`参数用于设置随机种子,以确保每次运行程序得到相同的拆分结果。拆分后,`X_train`和`y_train`分别表示训练集的特征和标签,`X_test`和`y_test`分别表示测试集的特征和标签。
六、对iris数据集进行拆分,并查看拆分结果。 (1)正确调用鸢尾花iris数据集 (2)正确调用sklearn.model_selection类中的train_test_split函数 (3)正确使用train_test_split函数拆分数据集 (4)输出X_train和X_test的维度
下面是使用Python代码对iris数据集进行拆分,并查看拆分结果的方法:
```python
# 导入所需的包
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 载入iris数据集
iris = load_iris()
# 拆分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=42)
# 输出训练集和测试集的维度
print("X_train的维度为:", X_train.shape)
print("X_test的维度为:", X_test.shape)
```
输出结果为:
```
X_train的维度为: (105, 4)
X_test的维度为: (45, 4)
```
其中,参数test_size表示测试集所占比例,random_state为随机数种子,用于保证每次运行程序得到的拆分结果一致。