python iris 数据集

原创于 2016-02-29 19:38:15 发布 · 1.7w 阅读

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这篇博客介绍了Python机器学习库sklearn中的Iris数据集，包括数据集的5个关键部分：target_names（分类名称），data（特征值），target（分类标签），DESCR（描述信息）和feature_names（特征名称）。数据集包含150个样本，4个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度）和3种鸢尾花类别（setosa，versicolor，virginica）。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
print(iris.keys())
n_samples, n_features = iris.data.shape
print((n_samples, n_features))
print(iris.data[0])
print(iris.target.shape)
print(iris.target)
print(iris.target_names)
print("feature_names:",iris.feature_names)

sklearn中的iris数据集有5个key：

[‘target_names’, ‘data’, ‘target’, ‘DESCR’, ‘feature_names’]
- target_names : 分类名称
  - [‘setosa’ ‘versicolor’ ‘virginica’]
- target：分类（150个）
  - (150L,)
  - [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
    0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
    1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
    2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
    2 2]
- feature_names: 特征名称
  - (‘feature_names:’, [‘sepal length (cm)’, ‘sepal width (cm)’, ‘petal length (cm)’, ‘petal width (cm)’])
- data : 特征值
  - (150L, 4L)
  - data[0]:[ 5.1 3.5 1.4 0.2]