python分类鸢尾花测试集训练集

如下是一个简单的 Python 代码示例，用于将鸢尾花数据集分成训练集和测试集：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 将数据集分成训练集和测试集
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大小
print("训练集大小：", X_train.shape)
print("测试集大小：", X_test.shape)

这个代码使用了 scikit-learn 库中的 `load_iris` 函数加载鸢尾花数据集，然后使用 `train_test_split` 函数将数据集分成训练集和测试集。其中，`test_size` 参数指定了测试集的大小，`random_state` 参数用于控制随机种子，以便结果可重复。最后，代码输出了训练集和测试集的大小。

相关问题

python分类鸢尾花测试集训练集并预测

可以使用sklearn库中的train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集，然后使用分类算法（如决策树、逻辑回归等）对训练集进行训练，最后使用训练好的模型对测试集进行预测。以下是一个示例代码：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 训练模型
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)
print(y_pred)

这段代码使用决策树算法对鸢尾花数据集进行分类，并将数据集分为训练集和测试集，最后输出测试集的预测结果。

python对鸢尾花数据集分类

可以使用Python中的机器学习库scikit-learn来对鸢尾花数据集进行分类。以下是一个简单的代码示例：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 加载数据集
iris = load_iris()

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2)

# 训练KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier()
knn.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = knn.predict(X_test)

# 输出预测结果
print(y_pred)

# 输出模型准确率
print(knn.score(X_test, y_test))