iris数据集包含在sklearn库当中,具体在sklearn\datasets\data文件夹下,文件名为iris.csv。 通常数据文件存储在\Python36\Lib\site-packages\sklearn\datasets\data\iris.csv。 打开iris.csv,数据格式如下: 第一行数据意义为: 150:数据集中数据的总条数 4:特征值的类别数,即花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度。
Iris数据集由英国统计学家和生物学家Ronald Fisher在1936年采集整理。数据集中包含了三种不同种类的鸢尾花，分别是山鸢尾（Iris setosa）、变色鸢尾（Iris versicolor）和维吉尼亚鸢尾（Iris virginica）。1.2数据集的结构 Iris数据集共有150个样本，每一个样本包含4个特征，分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣...
Iris数据集最初由统计学家Ronald Fisher在1936年提出,用于描述三种不同种类的鸢尾花。 1.2数据集的规模 Iris数据集包含150个样本,每个样本有四个特征:花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。 1.3数据集的类别 Iris数据集包含三个类别:山鸢尾(Iris-setosa)、变色鸢尾(Iris-versicolor)和维吉尼亚鸢尾(Iris-virginica)...
Iris数据集是常用的分类实验数据集,由Fisher, 1936收集整理。 Iris也称鸢尾花卉数据集,是一类多重变量分析的数据集。 数据集包含150个数据样本,分为3类,每类50个数据,每个数据包含4个属性。 可通过花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于(Setosa,Versicolour,Virginica)三个种类中的哪一类。 以...
iris=load_iris() 数据集探索 我们可以使用pandas来探索数据集的基本信息。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pythonCopy code# 将数据集转化为DataFrame格式 df=pd.DataFrame(data=iris.data,columns=iris.feature_names)# 添加目标类别列 ...
iris数据集的中文名是安德森鸢尾花卉数据集,英文全称是Anderson’s Iris data set。iris包含150个样本,对应数据集的每行数据。每行数据包含每个样本的四个特征和样本的类别信息,所以iris数据集是一个150行5列的二维表。 通俗地说,iris数据集是用来给花做分类的数据集,每个样本包含了花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、...
下面是对Iris数据集的详细描述: 1.数据集基本信息: -数据集名称:Iris -数据集来源:Ronald Fisher -数据集类型:多变量 -数据集大小:150个样本 -特征数量:4个 -标签数量:3个 2.数据集特征描述: -特征1:花萼长度(单位:厘米) -最小值:4.3 -最大值:7.9 -平均值:5.84 -标准差:0.83 -特征2:花萼宽度(单位...
该数据集包含了150个样本,分为三个不同品种的鸢尾花:山鸢尾(Iris-setosa)、变色鸢尾(Iris-versicolor)和维吉尼亚鸢尾(Iris-virginica)。每一个样本包含了四个特征: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)。 下面是对Iris数据集的详细描述: 1.数据集概述:...
# 获取 Iris 数据集, 从上面可知 id = 53iris=fetch_ucirepo(id=53)# 提取特征(X) 和 目标变量(y)X=iris.data.featuresy=iris.data.targets 创建DataFrame 存储数据集 df_iris=pd.DataFrame(X)df_iris['target']=yprint(df_iris)# 查看数据集sepallengthsepalwidthpetallengthpetalwidthtarget05.13.51.40....
这用Jupyter完成Iris数据集的 Fisher线性分类,并学习数据可视化技术 。 用Jupyter完成Iris数据集的 Fisher线性分类,并学习数据可视化技术 。 一、完成Iris数据集的 Fisher线性分类判断准确率 二、学习数据可视化 1、数据概览 1.1、读取文件 1.2、前五行数据