iris数据集(鸢尾花)
包含三个花的品种(Iris setosa(山鸢尾),Iris virginica(北美鸢尾),Iris versicolor(变色鸢尾))
每个品种各50个样
每个样本四个特征参数(萼片长度和宽度、花瓣长度和宽度)
scikit-learn自带一些经典的数据集,如iris,digits,boston house prices,可以直接导入
导入数据方式:
from sklearn import datasets
iris=datasets.load_iris()
导入的数据是一种字典形式,特征存储在iris.data中,标签存储在iris.target中
如利用该数据集画出散点图
程序如下:
from sklearn import datasets
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np iris=datasets.load_iris()
irisFeature=iris.data
irisTarget=iris.target for i in range(len(irisTarget)):
if irisTarget[i]==0:
plt.scatter(irisFeature[i,0], irisFeature[i,1],c="r",marker="v")
elif irisTarget[i]==1:
plt.scatter(irisFeature[i,0], irisFeature[i,1], c="g",marker="")
else:
plt.scatter(irisFeature[i,0], irisFeature[i,1], c="b",marker="o")
plt.title("iris")
plt.xlabel("ewidth")
plt.ylabel("elength")
plt.show()
运行效果:

横轴表示萼片宽度,纵轴为萼片长度,倒三角为山鸢尾,绿色圆为北美鸢尾,蓝色圆为变色鸢尾。
iris数据集(鸢尾花)的更多相关文章
- iris数据集
iris以鸢尾花的特征作为数据来源,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,是在数据挖掘.数据分类中非常常用的测试集.训练集. 链接地址
- Iris数据集实战
本次主要围绕Iris数据集进行一个简单的数据分析, 另外在数据的可视化部分进行了重点介绍. 环境 win8, python3.7, jupyter notebook 目录 1. 项目背景 2. 数据概 ...
- 机器学习笔记2 – sklearn之iris数据集
前言 本篇我会使用scikit-learn这个开源机器学习库来对iris数据集进行分类练习. 我将分别使用两种不同的scikit-learn内置算法--Decision Tree(决策树)和kNN(邻 ...
- 用Python实现支持向量机并处理Iris数据集
SVM全称是Support Vector Machine,即支持向量机,是一种监督式学习算法.它主要应用于分类问题,通过改进代码也可以用作回归.所谓支持向量就是距离分隔面最近的向量.支持向量机就是要确 ...
- iris数据集(.csv .txt)免费下载
我看CSDN下载的iris数据集都需要币,我愿意免费共享,希望下载后的朋友们给我留个言 分享iris数据集(供学习使用): 链接: https://pan.baidu.com/s/1Knsp7zn-C ...
- 从Iris数据集开始---机器学习入门
代码多来自<Introduction to Machine Learning with Python>. 该文集主要是自己的一个阅读笔记以及一些小思考,小总结. 前言 在开始进行模型训练之 ...
- 85、使用TFLearn实现iris数据集的分类
''' Created on 2017年5月21日 @author: weizhen ''' #Tensorflow的另外一个高层封装TFLearn(集成在tf.contrib.learn里)对训练T ...
- R语言实现分层抽样(Stratified Sampling)以iris数据集为例
R语言实现分层抽样(Stratified Sampling)以iris数据集为例 1.观察数据集 head(iris) Sampling)以iris数据集为例"> 选取数据集中前6个 ...
- iris数据集预测
iris数据集预测(对比随机森林和逻辑回归算法) 随机森林 library(randomForest) #挑选响应变量 index <- subset(iris,Species != " ...
- BP神经网络算法程序实现鸢尾花(iris)数据集分类
作者有话说 最近学习了一下BP神经网络,写篇随笔记录一下得到的一些结果和代码,该随笔会比较简略,对一些简单的细节不加以说明. 目录 BP算法简要推导 应用实例 PYTHON代码 BP算法简要推导 该部 ...
随机推荐
- Linux记录-shell获取hdfs表查询mysql
#!/bin/sh hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse | awk '{print $8}' | awk -F "/" '{print $5}' & ...
- Django之组件--forms
forms组件(详细) 功能: 1 校验字段功能 2 渲染标签功能 3 渲染错误信息功能 4 组件的参数配置 5 局部钩子 6 全局钩子 类中使用: 1.定义 from django import f ...
- golang redis连接池使用方法
package main import ( "fmt" "github.com/garyburd/redigo/redis" ) var pool *redis ...
- springBoot整合多数据源
springBoot整合相关 1:springBoot整合多数据源: 应用场景: 项目需要同时连接两个不同的数据库A, B,并且它们都为主从架构,一台写库,多台读库. 工具/版本: jdk1. ...
- C#利用Guid实现真随机数
C#中的随机数可以利用Random类很简单地生成随机数,代码如下: Random rdmNum=new Random();//生成随机数对象 int ans=rdmNum.Next(a,b);//生成 ...
- Mac 建PHP 环境 及 配置 apache 默认目录
网上找的帮助,试一下,记录在此: 在Mac下配置php开发环境:Apache+php+MySql https://www.imooc.com/article/15705?block_id=tuiji ...
- wx预览图片
wx.previewImage({ current: current, // 当前显示图片的http链接 urls: this.data.imgalist // 需要预览的图片http链接列表 }) ...
- C# UserControl集合属性使用
在UserControl中,定义集合属性时,如果直接使用List是检测不到在属性框中的列表修改变化的,可以通过 ObservableCollection() 实现 1.定义类 [Serializabl ...
- ASP.NET Web API 2 使用 AuthorizationFilter(授权过滤器)实现 Basic 认证
Ø 前言 在 Web 项目中授权认证方式有很多种,本文主要讲述基于 Basic 的认证方式.这是一种比较简单.常见的认证方式,主要是将请求的用户名和密码进行加密后返回给调用方,比较适合采用用户名.密 ...
- RIPS PHP源码静态分析(转)
0x00背景 对于PHP代码审计的需求,我们当然需要一款好的php代码审计分析工具--RIPS,它使用了静态分析技术,能够自动化地挖掘PHP源代码潜在的安全漏洞如XSS ,sql注入,敏感信息泄漏,文 ...