fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(iris.data,iris.target,test_size=0.2)model=RandomForestClassifier()
本文简要介绍python语言中 sklearn.datasets.load_iris 的用法。 用法: sklearn.datasets.load_iris(*, return_X_y=False, as_frame=False) 加载并返回 iris 数据集(分类)。 iris 数据集是一个经典且非常简单的多类分类数据集。 Classes 3 每班样本 50 样品总数 150 Dimensionality 4 Features 真实的,积极的...
python load函数 加载中文文档 python load_iris,操作题:利用鸢尾花数据实现数据加载、标准化处理、构建聚类模型并训练、聚类效果可视化展示及对模型进行评价一、数据加载fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitdata=load
fromsklearn.datasetsimportload_iris data = load_iris() x = data.data y = data.target x值如下,可以看到scikit-learn把数据集经过去除空值处理放在了array里,所以x是一个(150,4)的数组,保存了150个数据的4个特征: array([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2], [4.9,...
导入sklearn库中加载鸢尾花数据集的模块: 首先,我们需要从sklearn.datasets模块中导入load_iris函数。这个函数专门用于加载鸢尾花数据集。 python from sklearn.datasets import load_iris 使用该模块加载鸢尾花数据集: 接下来,我们使用load_iris函数来加载鸢尾花数据集。这个函数会返回一个类似字典的对象,其中包含...
pip install scikit-learn 为了确保sklearn能够正常运行,还需要安装以下依赖: - NumPy - Pandas - Matplotlib 使用pip命令同样可以安装这些依赖。 3. 常用接口 3.1 数据集 sklearn自带了一些数据集,方便用户进行算法的测试和演示。例如,可以使用load_iris()函数加载著名的鸢尾花数据集。
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target # 分割数据集为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) ...
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 =...
加载iris 数据集 from sklearn.datasets import load_iris def main(): iris = load_iris() data = iris.data 这段代码适用于 Python 解释器,但 Pylance 抱怨给出: 无法访问类型“ data”的成员“ tuple[Bunch, tuple[Unknown, ...]]”成员“ data”未知 Pylance(reportAttributeAccessIssue) 所以我尝试...
Init signature:sklearn.utils.Bunch(**kwargs)Source:classBunch(dict):"""Container objectfordatasets...