datasets.load_iris()

datasets.load_iris() 是一个在scikit-learn机器学习库中可用的函数，用于加载经典的鸢尾花数据集。鸢尾花数据集包含了3类共150个样本，每个样本有4个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度）。这个函数返回一个类似于字典的对象，包含了数据集的特征矩阵、标签、特征名称、标签名称等信息。可以用这个数据集来进行分类、聚类、降维等机器学习任务。

相关问题

datasets.load_iris

datasets.load_iris是一个Python函数，用于加载鸢尾花数据集。该数据集包含150个样本，每个样本有4个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。这些样本被分为3个类别：山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾。该数据集通常用于分类问题的训练和测试。

iris = datasets.load_iris()

这是一个关于机器学习数据集的代码行，iris是一个经典的花卉数据集，包含了150个不同花朵的样本，数据集由四个特征值构成，分别是花萼长度(sepal length)、花萼宽度(sepal width)、花瓣长度(petal length)、花瓣宽度(petal width)，该数据集常用于机器学习算法的测试和实验。