另一个比较方便的获取方式是,直接利用Python中的机器学习包scikit-learn直接导入该数据集,可参考Iris Plants Database,下面是具体的操作: 1 from sklearn.datasets import load_iris 2 data = load_iris() 3 print(dir(data)) # 查看data所具有的属性或方法 4 print(data.DESCR) # 查看数据集的简介 5 6 ...
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、...
14),sharex=True)sns.despine(left=True)sns.set(font_scale=1.4)sns.violinplot(x='Species',y='SepalLength',data=iris,palette=antV,ax=axes[0,0])sns.violinplot(x='Species',y='SepalWidth',data=iris,palette=antV
本数据集可在网站:https://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set#Data_set查看,当然导入数据集并不需要这么麻烦,稍后会讲解。 预备知识 机器学习的步骤大致分为3步: 1、导入数据集 2、通过数据集建立决策树 3、使用数据进行预测 准备工作: 首先打开anaconda的spyder,并新建python文件准备写代码。 正式开始...
安德森鸢尾花卉数据集(英文:Anderson's Iris data set),也称鸢尾花卉数据集(英文:Iris flower data set)或费雪鸢尾花卉数据集(英文:Fisher's Iris data set),是一类多重变量分析的数据集。它最初是埃德加·安德森从加拿大加斯帕半岛上的鸢尾属花朵中提取的地理变异数据,后由罗纳德·费雪作为判别分析的一个例子,运用...
Python的set集合详解 2019-12-23 21:41 −Python 还包含了一个数据类型 —— set (集合)。集合是一个无序不重复元素的集。基本功能包括关系测试和消除重复元素。集合对象还支持 union(联合),intersection(交),difference(差)和 sysmmetric difference(对称差集... ...
Iris data is included in both the R and Python distributions, and is used in machine learning tutorials for SQL machine learning. To complete this exercise, you should have SQL Server Management Studio or another tool that can run T-SQL queries. Tutorials and quickstarts using this data set ...
这里我们使用sklearn中自带的数据集Iris flower data set,该数据集由来自三种鸢尾 ( Iris setosa , Iris virginica和Iris versicolor )中的每一种的50个样品组成。从每个样品测量四个特征 :萼片和花瓣的长度和宽度,以厘米为单位。基于这四个特征的组合,Fisher开发了一种线性判别模型,以区分物种。 XXXX-user 2019/...
另⼀个⽐较⽅便的获取⽅式是，直接利⽤Python中的机器学习包scikit-learn直接导⼊该数据集，可参考，下⾯是具体的操作：1from sklearn.datasets import load_iris 2 data = load_iris()3print(dir(data)) # 查看data所具有的属性或⽅法 4print(data.DESCR) # 查看数据集的简介 5 6 7...
sns.boxplot(x="Species", y="Petal_Length", data=iris) 1. 2. # 我们可以通过用seaborn的striplot添加单独的点来扩展上图 # # 我们将使用jitter=True,这样所有的点都不会落在物种的单条垂直线上 # # 每次将产生的轴作为ax,每次都会导致结果图显示在前面的axes上 ...