plot_tree(clf, filled=True, feature_names=iris.feature_names, class_names=iris.target_names) plt.show() 四、代码解析 让我们快速回顾一下上述代码的关键部分: 加载数据集:我们使用了load_iris()函数直接从scikit-learn中加载鸢尾花数据集。 数据集划分:使...
接下来,我们将加载鸢尾花数据集,并查看数据的结构: iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target print("Features names:", iris.feature_names) print("Target names:", iris.target_names) 3 划分数据集 为了评估模型的性能,我...
iris数据集包含四维特征(萼片长、萼片宽、花瓣长、花瓣宽),在下面的例子中我们希望可视化,这里我们简单选取两个特征(萼片长、萼片宽)来做聚类并且可视化结果。 注意下面代码X = iris.data[:,0:2]其实就是提取特征维度。 from sklearn.datasets import load_iris 输出为: KMeans(algorithm='auto', copy_x=True...
使用Python的scikit-learn库来加载鸢尾花(iris)数据集并训练一个逻辑回归模型,可以按照以下步骤进行。下面是详细的步骤和相应的代码片段: 导入scikit-learn库中必要的模块: 我们需要导入load_iris来加载数据集,train_test_split来划分数据集,LogisticRegression来创建逻辑回归模型,以及accuracy_score来评估模型的性能(可选...
1. load_iris() 2. load_digits() 3. load_wine() 4. load_breast_cancer() 以load_iris为例,具体的用法如下 >>> from sklearn.datasets import * >>> data = load_iris() >>> data['data'] array([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2], [4.9, 3. , 1.4, 0.2], ...
scikit-learn 中 iris 数据集的信息描述 1、从 sklearn 中加载数据 fromsklearn.datasetsimportload_iris iris= load_iris() 2、打印相关信息(一) print('1、Type of iris dataset:\n{}'.format(type(iris)))print('\n2、keys of iris:\n{}'.format(iris.keys()))print('\n3、Describe of iris ...
load_iris() data = iris.data # 2使用K均值聚类算法 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0) kmeans.fit(data) # 获取聚类结果 labels = kmeans.labels_ # 创建一个数据帧,将样本数据和聚类标签合并 df = pd.DataFrame(data, columns=iris.feature_names) df['Cluster'] = labels # 绘制...
# 导入工具库from sklearn.datasets import load_irisiris = load_iris #数据是以『字典』格式存储的,看看 iris 的键有哪些。iris.keys 输出如下: dict_keys(['data', 'target', 'target_names', 'DESCR', 'feature_names', 'filename']) 读取数据集的信息: ...
Scikit-learn项目最早由数据科学家 David Cournapeau 在 2007 年发起，需要NumPy和SciPy等其他包的支持，...
iris=datasets.load_iris() iris_X=iris.data iris_y=iris.target print(iris_X[:2,:]) #输出数据的前2行, print(iris_y) X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(iris_X,iris_y,test_size=0.3) #把数据集分为训练集和测试集两个部分一部分是训练集,一部分是测试集,其中测试集占了30...