Sklearn 机器学习 IRIS数据 加载认识数据

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Sklearn 机器学习：IRIS 数据加载与认识数据

在开始任何机器学习项目之前，了解和熟悉数据是第一步。Iris（鸢尾花）数据集是机器学习入门的经典数据集之一。

本文将介绍如何使用 Scikit-learn 加载该数据集，并对其结构进行初步认识与探索分析。

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🌸 一、Iris 数据集简介

Iris 数据集是由英国统计学家和生物学家 Ronald Fisher 于 1936 年收集的。数据集共包含 150 条记录，分别来自三种鸢尾花：Setosa、Versicolor 和 Virginica。

每条记录都有 4 个特征：

• 萼片长度（sepal length in cm）
• 萼片宽度（sepal width in cm）
• 花瓣长度（petal length in cm）
• 花瓣宽度（petal width in cm）

以及 1 个目标值（花的种类）。

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🧪 二、加载 Iris 数据集

我们可以使用 sklearn.datasets 模块轻松加载该数据集。

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