鸢尾花数据集(Iris dataset)是机器学习领域中最著名的数据集之一,由英国统计学家和生物学家Ronald Fisher于1936年整理发布。该数据集包含了150个样本,每个样本有四个特征:萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度,以及一个标签,指示该样本属于三种鸢尾花中的哪一种(S...
1]# x-axis- petal lengthy=iris.data[:,2]#y-axis - petal widthspecies=iris.target#Speciesx_reduced=PCA(n_components=3).fit_transform(iris.data)#SCATTERPLOT 3Dfig=plt.figure()ax=Axes3D(fig)ax.set_title('Iris Dataset
1、安装环境: pip install numpy scipy matplotlib scikit-learn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 2、常规导库操作: import pandasaspd #倒库操作 import numpyasnp import sklearnfromsklearn import datasets #导入数据集合 3、应用数据集获取载入鸢尾花数据: #读取分类的数据 iris= datasets.load_...
1. Dataset scikit-learn提供了一些标准数据集(datasets),比如用于分类学习的iris和digits数据集,还有用于归约的boston house prices数据集。 其使用方式非常简单如下所示: $ python >>> from sklearn import datasets >>> iris = datasets.load_iris() >>> digits = datasets.load_digits() 每个datasets对象(...
# load the Iris dataset iris = datasets.load_iris()X = iris.data y = iris.target # extract sepal length and sepal width (the first two features)sepal_length = X[:, 0]sepal_width = X[:, 1]# create a scatter plot plt.figure(figsize=(8, 6))plt.scatter(sepal_length, sepal_width...
df['feature1']# y = df['feature2']# s: 设置透明度# c: 设置每个样本的颜色,类别相同颜色相同# alpha: 设置透明度df.plot.scatter('feature1','feature2', s = 100, c = list(df['labels']), cmap = 'rainbow',colorbar = False, alpha = 0.8,title = 'dataset by make_blobs')# 可视化...
load_dataset("iris")# 载入数据 from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris()# 载入数据 seaborn 自带经典数据集 anscombe:Anscombe's quartet(安斯康四重奏),用来强调数据可视化的重要性 titanic:泰坦尼克号数据集,用于数据清洗、探索性数据分析(EDA)、机器学习等。 iris:鸢尾花数据集 sklearn 自带...
数据集 (Dataset) fromsklearn.datasetsimportSomeData 1. 本贴我们用以下思路来讲解: 第一章介绍机器学习,从定义出发引出机器学习四要素:数据、任务、性能度量和模型。加这一章的原因是不把机器学习相关概念弄清楚之后很难完全弄明白 Sklearn。 第二章介绍 Sklearn,从其 API 设计原理出发分析其五大特点:一致性、...
数据集 (Dataset) from sklearn.datasets import SomeData 1. 本贴我们用以下思路来讲解: 第一章介绍机器学习,从定义出发引出机器学习四要素:数据、任务、性能度量和模型。加这一章的原因是不把机器学习相关概念弄清楚之后很难完全弄明白 Sklearn。 第二章介绍 Sklearn,从其 API 设计原理出发分析其五大特点:一致...
(args.penalty)) # loading the iris dataset iris = datasets.load_iris() # X -> features, y -> label X = iris.data y = iris.target # dividing X, y into train and test data X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0) # training a linear ...