scikit-learn库如何用于在Python中加载数据？
Scikit-learn，通常称为sklearn，是Python中的一个开源库，用于实现机器学习算法。
在Python强大而稳定的界面的帮助下，这包括分类，回归，聚类，降维等等。该库基于Numpy，SciPy和Matplotlib库构建。
让我们看一个加载数据的例子-
示例
from sklearn.datasets import load_iris
my_data = load_iris()
X = my_data.data
y = my_data.target
feature_name = my_data.feature_names
target_name = my_data.target_names
print("函数名称是： ", feature_name)
print("目标名称是： ", target_name)
print("\n数据集的前8行是: \n", X[:8])输出结果函数名称是： ['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm)']
目标名称是： ['setosa' 'versicolor' 'virginica']
数据集的前8行是:
[[5.1 3.5 1.4 0.2]
[4.9 3. 1.4 0.2]
[4.7 3.2 1.3 0.2]
[4.6 3.1 1.5 0.2]
[5. 3.6 1.4 0.2]
[5.4 3.9 1.7 0.4]
[4.6 3.4 1.4 0.3]
[5. 3.4 1.5 0.2]]
说明
将导入所需的包。
也需要将其加载到环境中。
特征和目标值与数据集分离。
这些特征和目标都打印在控制台上。
另外，要查看数据示例，前8行数据将打印在控制台上。