下面将结合Scikit-learn官网的逻辑回归模型分析鸢尾花示例，给大家进行详细讲解及拓展。由于该数据集分类标签划分为3类（0类、1类、2类），很好的适用于逻辑回归模型。 1. 鸢尾花数据集 在Sklearn机器学习包中，集成了各种各样的数据集，包括前面的糖尿病数据集，这里引入 ...

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鸢尾花数据集分析 鸢尾花 数据集分析一共150行数据，分别为三种种类。 种类 代表数字 setosa 0 versicolor 1 virginica ...

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 ...

Iris 鸢尾花数据集是一个经典数据集，在统计学习和机器学习领域都经常被用作示例。数据集内包含 3 类共 150 条记录，每类各 50 个数据，每条记录都有 4 项特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度，可以通过这4个特征预测鸢尾花卉属于（iris-setosa ...

鸢尾花数据集 （Iris Flowers Dataset ）（下载地址：http://t.cn/Rf8GeUq） 　　鸢尾花数据集采集的是鸢尾花的测量数据以及其所属的类别。每个类的观察值数量是均等的。一共有 150 个观察值，4个输入变量和1个输出变量。 测量数据包括：萼片长度(cm ...

数据集描述：其包含120条训练集和30条测试集 对鸢尾花的属性和标签之间的可视化操作： 这里说明一下plt.scatter（）函数中的参数c和 cmap，c用于指定一个有重复列表，cmap是一个颜色序列。 例如c ...

1 鸢尾花数据集背景 鸢尾花数据集是原则20世纪30年代的经典数据集。它是用统计进行分类的鼻祖。 sklearn包不仅囊括很多机器学习的算法，也自带了许多经典的数据集，鸢尾花数据集就是其中之一。 导入的方法很简单，不过我比较好奇它是如何来存储这些数据的，于是我决定去背后看一看 ...