datasets.load_iris()
时间: 2024-02-05 20:01:39 浏览: 18
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。
datasets.load_iris()用法
这是一个Python代码,用于加载经典机器学习数据集之一的鸢尾花数据集。下面是代码示例:
```python
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data # 特征向量矩阵
y = iris.target # 目标向量
```
这段代码首先从`sklearn`库中导入`datasets`模块。然后,使用`load_iris()`函数加载鸢尾花数据集,并将其存储在名为`iris`的变量中。
数据集包含150个样本,每个样本有4个特征。`iris.data`变量是一个形状为`(150, 4)`的NumPy数组,它包含每个样本的特征向量。`iris.target`变量是一个长度为150的NumPy数组,它包含每个样本的目标类别标签,其中0、1、2分别代表鸢尾花数据集中的三个品种:Setosa、Versicolour和Virginica。