load_iris()数据集的特征说明
时间: 2024-03-26 11:37:53 浏览: 17
load_iris()数据集包含了150个样本,每个样本有4个特征,分别是花萼长度(sepal length)、花萼宽度(sepal width)、花瓣长度(petal length)和花瓣宽度(petal width)。这4个特征的单位均为厘米。这个数据集是鸢尾花数据集(Iris dataset)的一部分,共有3个不同的鸢尾花种类,每个种类有50个样本。这个数据集通常被用来进行分类任务。
相关问题
load_iris数据集
load_iris是scikit-learn库中的一个内置数据集,它包含了150个样本,每个样本包含了4个特征:萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度,以及它们对应的标签,分别为0、1、2三种不同的鸢尾花品种。这个数据集常用于分类和聚类等机器学习任务的实验和测试。我们可以通过以下代码加载这个数据集:
``` python
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = iris.data # 特征数据
y = iris.target # 标签数据
```
其中,X是一个150x4的矩阵,y是一个包含150个元素的向量。可以通过打印X和y来查看数据的具体内容。
load_iris 鸢尾花数据集的介绍
鸢尾花数据集(Iris dataset)是一个经典的分类问题数据集,由英国统计学家和生物学家 Ronald Fisher 在 1936 年使用收集的数据建立。
该数据集共有 150 条数据,分为 3 类,每类 50 个数据,每个数据包含 4 个特征,即花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度,特征值均为正数,单位为厘米。数据集中每个样本都被标记为以下三个类别之一:Setosa,Versicolour 和 Virginica。该数据集可以用于分类算法的训练和测试,也可以用于数据可视化、数据探索等。
在 Python 中,可以使用 scikit-learn 库中的 load_iris 函数来加载鸢尾花数据集。