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Dataset之IRIS：鸢尾花(Iris)数据集的简介、下载、使用方法之详细攻略

花匠小妙招
2024-11-24 16:36

莺尾花(Iris)数据集的简介

1、莺尾花(Iris)数据集可视化

莺尾花(Iris)数据集的下载

莺尾花(Iris)数据集的使用方法

莺尾花(Iris)数据集的简介

Iris数据集，也称鸢尾花数据集，是一类多重变量分析的数据集，于1988年公开，用于分类任务。数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。
数据集包含 3 个类别，每个类别 50 个实例，其中每个类别指的是一种鸢尾植物。一类与另一类线性可分；后者不能彼此线性分离。

英文

中文

备注

sepal length

萼片长度

sepal width

萼片宽度

petal length

花瓣长度

petal width

花瓣宽度

class

类别

Iris Setosa、Iris Versicolour、 Iris Virginica

feature_names = ['sepal length','sepal width','petal length','petal width']'

官网：UCI Machine Learning Repository: Iris Data Set

1、莺尾花(Iris)数据集可视化

from sklearn import datasets

iris_data = datasets.load_iris()

print(iris_data.DESCR)

X_arr = iris_data.data

y_arr = iris_data.target

def iris_data_plot(X_arr, y_arr):

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure()

setosa_data = X_arr[y_arr == 0]

plt.scatter(setosa_data[:, 0], setosa_data[:, 1], color="r", label="Iris_setosa")

versicolor_data = X_arr[y_arr == 1]

plt.scatter(versicolor_data[:, 0], versicolor_data[:, 1], color="g", label="Iris_versicolor")

virginica_data = X_arr[y_arr == 2]

plt.scatter(virginica_data[:, 0], virginica_data[:, 1], color="b", label="Iris_virginica")

plt.legend()

plt.title('Iris plants dataset,Instances=150, Attributes=4')

plt.show()

iris_data_plot(X_arr, y_arr)

莺尾花(Iris)数据集的下载

下载链接：UCI Machine Learning Repository: Iris Data Set

莺尾花(Iris)数据集的使用方法

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