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...
在Python中,使用scikit-learn库(通常简称为sklearn)的datasets模块可以方便地加载各种数据集,包括鸢尾花(Iris)数据集。为了做到这一点,您首先需要导入sklearn.datasets模块。以下是导入该模块的代码: python from sklearn.datasets import load_iris 2. 调用load_iris函数加载鸢尾花数据集 导入sklearn.datasets模块后...
from sklearn.datasets import load_iris ``` 上面的代码意味着从scikit-learn库中导入load_iris函数,以便加载iris数据集。load_iris函数返回一个包含数据集和标签的字典对象,我们可以通过这个字典对象来访问数据集的内容。 ### 步骤三:加载iris数据集 一旦导入了load_iris函数,我们就可以使用这个函数来加载iris数据...
1直接加载`scikit-learn`自带的数据集:`scikit-learn`内置了一些常用的小型数据集,可以很方便地直接加载使用,这些数据集用于学习和测试算法性能。可以使用`sklearn.datasets`模块下的函数来加载,例如: from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() # print(iris) print("数据的特征值为:\n",iris...
from sklearn import datasets #导入数据集模块 iris = datasets.load_iris() #加载iris数据集 请问:下面()语句可以实现训练数据和测试数据的分割 A.split(iris.data,iris.target)B.train-test-split(iris.data,iris.target,test_size=0.2)C.train_test_split(iris.data,iris.target,test_size=0.2) 相关知识...
题目运行以下代码from sklearn.datasets import load_irisiris_data = load_iris()iris_data.data.shape输出结果为(150, 4)。则表示iris数据集包括样本特征数为( )。 A. 154 B. 150 C. 4 D. 600 相关知识点: 试题来源: 解析 C 反馈 收藏
iris = datasets.load_iris() load_iris返回的结果有如下属性: feature_names - 分别为:sepal length (cm),sepal width (cm),petal length (cm)和petal width (cm) data - 每行的数据,一共四列,每一列映射为feature_names中对应的值 target - 每行数据对应的分类结果值(也就是每行数据的label值),其值...
/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[...
sklearn的datasets中提供一些训练数据,我们可以使用这些数据来进行分类或者回归等等,以此熟悉sklearn的使用。 如下面代码所示我们读取了鸢尾属植物的分类数据集。load_iris()返回的是一个类似字典的对象通过关键字则可以获取对应的数据。 from sklearn.datasets import load_iris ...
from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split iris=datasets.load_iris() 2.将特征与标签分开 x,y=datasets.load_iris(return_X_y=True) x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.3) ...