对sklearn. datasets中的iris值中的花萼宽度基于 3σ 原则检测出“花萼宽度”中的 异常数据是多少

在Python的scikit-learn库中，`datasets.load_iris()`函数用于加载鸢尾花数据集，其中包含四个特征，包括"花萼长度"、"花萼宽度"、"花瓣长度"和"花瓣宽度"。要基于3σ原则（即正态分布中，超过平均数加减3倍标准差的数据被认为是异常值）来检测"花萼宽度"中的异常值，首先需要按照以下步骤操作：

1. 导入必要的库和数据集：

from sklearn.datasets import load_iris
import numpy as np

2. 加载数据并获取花萼宽度数组：

data = load_iris()
sepal_widths = data.data[:, 2]

3. 计算平均值（μ）和标准差（σ）：

mean = np.mean(sepal_widths)
std_dev = np.std(sepal_widths)

4. 使用3σ原则找出异常值下界和上界：

lower_bound = mean - 3 * std_dev
upper_bound = mean + 3 * std_dev

5. 确定哪些数据点被视为异常值：

outliers = sepal_widths[(sepal_widths < lower_bound) | (sepal_widths > upper_bound)]

注意，这将返回所有超出3σ范围的花萼宽度值。实际应用中，你可能会选择只保留那些绝对超出上下限的值，因为相对于整个数值范围，边缘部分的异常可能性更大。