/usr/bin/env python# coding: utf-8# # 1. 导入 iris 数据集# In[146]:fromsklearn.datasetsimportload_iris# ## load_iris()# In[147]:iris=load_iris()type(iris)# In[148]:iris.keys()# In[154]:type(iris.target_names)# In[ ]:# In[47]:iris.filename# In[48]:iris.DESCR# In[1...
from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import confusion_matrix,classification_report 2 导入数据集 探索数据 from sklearn import datasets iris=datasets.load_iris() print(iris.keys()) iris print(iris.feature_names) X=pd.DataFrame(iris.data,columns=iris.feature_name...
注意: 例子: 假设您对样本 10、25 和 50 感兴趣,并且想知道它们的类名。 >>> from sklearn.datasets import load_iris >>> data = load_iris() >>> data.target[[10, 25, 50]] array([0, 0, 1]) >>> list(data.target_names) ['setosa', 'versicolor', 'virginica']相关...
1、导入一个iris数据集 from sklearn.datasets import load_iris iris=load_iris() print(iris) 1. 2. 3. iris数据集其实是一个集合 2、处理iris数据集 #取集合元素注意加‘’ #iris_data = (iris['data'] + iris['target']) #iris_target = iris['target'] #矩阵转置 #np.transpose(iris_target)...
iris的每个样本都包含了品种信息,即目标属性(第5列,也叫target或label)。如下所示: 1. 导入数据集 (1) 在线导入 调用load_iris函数来加载数据: from sklearn.datasets import load_iris iris_dataset = load_iris() 1. 2. 3. load_iris 返回的 iris 对象是一个 Bunch 对象,与字典非常相似,里面包含键和...
python调用scikit-learn机器学习 不支持深度学习和强化学习 numpy介绍: np.eye(n)生成一个n维单元数组 数据预处理: iris数据加载 from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() 数据展示 显示iris的信息 print(iris.data) [[5.1 3.5 1.4 0.2]...
代码: # 导入工具库 from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() iris.keys() 输出: dict_keys(['data', 'target', 'target_names', 'DESCR', 'feature_names', 'filename']) 查看iris 数据中特征的大小、名称等信息和前五个样本 代码: # 导入工具库 n_samples, n_features =...
在下文中一共展示了datasets.load_iris方法的15个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。 示例1: test_different_results ▲点赞 6▼ # 需要导入模块: from sklearn import datasets [as 别名]# 或者: from sklearn....
from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris()print(iris.keys())n_samples, n_features = iris.data.shape print((n_samples, n_features))print(iris.data[0])print(iris.target.shape)print(iris.target)print(iris.target_names)print("feature_names:",iris.feature_names)sk...
数据集加载错误:Python中常用的加载Iris数据集的方式是使用scikit-learn库中的datasets模块。如果出现错误,可能是因为没有正确安装scikit-learn库或者没有正确导入datasets模块。可以通过以下代码加载Iris数据集: 代码语言:txt 复制 from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() 数据集路径错误:如果你使用的...