如何在jupyter notebook使用sklearn鸢尾花数据集
时间: 2023-08-23 07:07:18 浏览: 214
基于jupyter notebook的python编程—–机器学习中的线性分类器及相应判定方法(鸢尾花数据集的分类可视化)
5星 · 资源好评率100%
要在Jupyter Notebook中使用scikit-learn(sklearn)的鸢尾花数据集,您需要遵循以下步骤:
1. 首先,确保您已经安装了scikit-learn库。如果尚未安装,可以通过运行以下命令来安装它:
```
!pip install scikit-learn
```
2. 在Jupyter Notebook中导入所需的库和模块:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
```
3. 加载鸢尾花数据集:
```python
iris = load_iris()
```
4. 探索数据集的内容。您可以查看数据集的描述、特征名称、目标变量名称等:
```python
print(iris.DESCR) # 数据集描述
print(iris.feature_names) # 特征名称
print(iris.target_names) # 目标变量名称
```
5. 将数据集转换为Pandas DataFrame格式(可选):
```python
df = pd.DataFrame(data= np.c_[iris['data'], iris['target']],
columns= iris['feature_names'] + ['target'])
```
完成以上步骤后,您就可以在Jupyter Notebook中使用sklearn的鸢尾花数据集进行数据分析和机器学习任务了。
阅读全文