from sklearn import datasets #导入数据集模块 iris = datasets.load_iris() #加载iris数据集 请问:下面()语句可以实现训练数据和测试数据的分割 A.split(iris.data,iris.target)B.train-test-split(iris.data,iris.target,test_size=0.2)C.train_test_split(iris.data,iris.target,test_size=0.2) 相关知识...
题目运行以下代码from sklearn.datasets import load_irisiris_data = load_iris()iris_data.data.shape输出结果为(150, 4)。则表示iris数据集包括样本特征数为( )。 A. 154 B. 150 C. 4 D. 600 相关知识点: 试题来源: 解析 C 反馈 收藏
from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() from sklearn.preprocessing import Normalizer print (Normalizer(norm='l1'). (iris.data)) A、fit B、fit_transform C、transform D、normalizer 你可能感兴趣的试题 问答题 在工程问题中,为了求出未知的约束力,首先必须分析物体的受力情况,明确构件...
下面的一段python程序是对iris数据集进行训练集合测试集的拆分,已知该数据集中样本的个数为150个,特征为4个。则下面的程序执行完毕后,print语句的输出结果应该为: from sklearn import cross_validation from sklearn import datasets iris =
from sklearn import datasets:这条语句的作用是从sklearn库中导入datasets模块。sklearn是Python中用于机器学习的一个广泛使用的库,而datasets模块则提供了许多用于机器学习实验的数据集。 sklearn.datasets中提供的一些常用数据集: load_iris():鸢尾花数据集,常用于多分类问题。 load_boston():波士顿房价数据集,常...
pip install scikit-learn ``` ### 步骤二:导入load_iris函数 在Python的代码中,通过导入load_iris函数来加载iris数据集,代码如下: ```python from sklearn.datasets import load_iris ``` 上面的代码意味着从scikit-learn库中导入load_iris函数,以便加载iris数据集。load_iris函数返回一个包含数据集和标签的字...
fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scorefromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.ensembleimportVotingClassifier iris = datasets.load_iris() ...
from sklearn import datasets '''载入Fisher的鸢尾花数据''' data,target = datasets.load_iris(return_X_y=True) '''显示自变量的形状''' print(data.shape) '''显示训练目标的形状''' print(target.shape) 自变量: 训练目标: Demo 6 红酒数据(适用于分类问题) ...
基于树的评估器可以被用来计算特征的重要性,然后可以根据特征的重要性去除不相关的特征 (当配合sklearn.feature_selection.SelectFromModel meta-transformer): fromsklearn.ensembleimportExtraTreesClassifierfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.feature_selectionimportSelectFromModel ...
运行以下代码from sklearn.datasets import load()irisiris()data = load()iris()iris()data.data.shape输出结果为(150, 4)。则表示iris数据集包括样本个数为()。 A.150 B.4 C.600 D.154 正确答案:150 点击查看答案