Scikit-learn: iris数据集（1）数据预处理

iris数据集是机器学习中经典的花的分类的数据集。

iris数据集：

iris鸢尾花数据集是一个经典的数据集。在统计学习和机器学习的领域都是经典。

其具体内容：

• 3类共150条记录，每类各50个数据
• 每条记录都有4个特征：花萼长度Sepal Length 、 花萼宽度Sepal Width 、花萼长度Petal Length、 花萼宽度Petal Width,通过这4个特征就可以预测鸢尾花是数据哪个品种(有irirs-setosa、iris-versicolour、iris-virgincia品种)

iris数据集在机器学习中：

• 属于监督式学习应用：根据花的4个特征预测鸢尾花卉属于4个品种中的哪一个。
• 机器学习经典案例，其简单并具有代表性

基本操作特点：

• 区分开属性数据和结果数据
• 属性数据与结果数据都是量化的
• 运算过程中，属性数据与结果数据的类型都是Numpy数组
• 属性数据与结果数据的维度是对应的

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code:

1.数据加载：

2.显示iris数据

3.想知道上面的numpy数组是什么含义：

4.目标是监督式的分类：

5.numpy数组是多行多列的：

维度就是shape

6.赋值给要运算的变量里面