# target_names 键对应的值是一个字符串数组,里面包含我们要预测的花的品种 print(f"4- Feature names: \n{iris_dataset['feature_names']}\n") # feature_names 键 对应的是字符串列表,对每个特征进行说明 print(f"5- Type of data: {type(iris_dataset['data'])}\n") # data 里面是花萼长度、花...
格式为 NumPy数组print(iris_data['data'])# 花的样本数据print("花的样本数量:{}".format(iris_data['data'].shape))print("花的前5个样本数据:{}".format(iris_data['data'][:5]))#0代表 setosa,1代表 versicolor,2代表 virginicaprint(iris_data['target'])# 类别print(iris_data['target_names'...
iris_Keys : dict_keys(['data', 'target', 'frame', 'target_names', 'DESCR', 'feature_names', 'filename']) 3. 核心数据 # 通过对values获取,得到鸢尾花特征值集合,其实也可以通过上面类字典的键获取,下面介绍 print("iris_values : \n") iris_dataset.values() 1. 2. 3. # 这段代码可以获...
可以，是有这个名字的，意思是‘多彩，彩虹’（希腊）http://www.babynames.com/name/IRIS
PublicDependencyModuleNames.AddRange(new[] { "Core", "CoreUObject", "Engine", "NetCore", "InputCore", "EnhancedInput" }); SetupIrisSupport(Target); } } 第三步是向项目的DefaultEngine.ini添加 Iris 相关的配置,大致如下: [/Script/Engine.Engine] ...
routes:就是路由的意思,这属性是一个数组类型,其中的值都是数组元素,-开头表示一个数组元素的开始,后面所有内容都是这个元素的内容 id:表示当前路由的名称,和任何之前出现过的名字没有任何关联,唯一的要求就是不要后之后的id重复 uri:路由的目标。lb是LoadBalance的缩写,test是目标服务在Nacos中的名称 predicates:...
X = data.drop(['target','label'],axis=1) y = data.loc[:,'label'] print(X.shape,y.shape) 1. 2. 3. 150个样本,每个样本有4个维度的特征。 接下来就是构建决策树模型了。 from sklearn import tree dc_tree = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='entropy',min_samples_leaf=5) ...