鸢尾花数据的基本信息 - 使用Python的sklearn库

最新推荐文章于 2024-06-08 20:58:15 发布
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本文介绍了鸢尾花数据集在Python中使用scikit-learn（sklearn）库进行加载和处理的方法。鸢尾花数据集包含150个样本，每个样本有4个特征，用于3个类别的分类。示例代码展示了如何获取数据集基本信息并将其划分为训练集和测试集，为机器学习模型训练和评估提供基础。

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鸢尾花数据的基本信息 - 使用Python的sklearn库

鸢尾花数据集是一个经典的机器学习数据集，常用于分类问题的训练和测试。该数据集包含了三个不同品种的鸢尾花（山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾）的样本数据。每个样本包含了四个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度）以及对应的类别标签。

在Python中，我们可以使用scikit-learn（sklearn）库来加载和处理鸢尾花数据集。sklearn库提供了丰富的功能和工具，用于机器学习任务的数据处理、模型训练和评估等。

下面是使用sklearn库加载鸢尾花数据集的示例代码：

from sklearn.datasets import load_iris

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 获取特征数据
features <
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