下面將結合Scikit-learn官網的邏輯回歸模型分析鳶尾花示例，給大家進行詳細講解及拓展。由於該數據集分類標簽划分為3類（0類、1類、2類），很好的適用於邏輯回歸模型。 1. 鳶尾花數據集 在Sklearn機器學習包中，集成了各種各樣的數據集，包括前面的糖尿病數據集，這里引入 ...

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鳶尾花數據集分析 鳶尾花 數據集分析一共150行數據，分別為三種種類。 種類 代表數字 setosa 0 versicolor 1 virginica ...

包含三個花的品種（Iris setosa（山鳶尾），Iris virginica（北美鳶尾），Iris versicolor（變色鳶尾）） 每個品種各50個樣 每個樣本四個特征參數（萼片長度和寬度、花瓣長度和寬度） scikit-learn自帶一些經典的數據集，如iris，digits ...

Iris 鳶尾花數據集是一個經典數據集，在統計學習和機器學習領域都經常被用作示例。數據集內包含 3 類共 150 條記錄，每類各 50 個數據，每條記錄都有 4 項特征：花萼長度、花萼寬度、花瓣長度、花瓣寬度，可以通過這4個特征預測鳶尾花卉屬於（iris-setosa ...

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鳶尾花數據集 （Iris Flowers Dataset ）（下載地址：http://t.cn/Rf8GeUq） 　　鳶尾花數據集采集的是鳶尾花的測量數據以及其所屬的類別。每個類的觀察值數量是均等的。一共有 150 個觀察值，4個輸入變量和1個輸出變量。 測量數據包括：萼片長度(cm ...

數據集描述：其包含120條訓練集和30條測試集 對鳶尾花的屬性和標簽之間的可視化操作： 這里說明一下plt.scatter（）函數中的參數c和 cmap，c用於指定一個有重復列表，cmap是一個顏色序列。 例如c ...