原始碼：
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
def datasets_demo():
'''sklearn資料集使用
:return:
'''# 獲取資料集
iris = load_iris()
print("鳶尾花資料集:\n", iris)
print("檢視資料集描述：\n", iris["descr"])
print("檢視特徵值的名字：\n",iris.feature_names)
print("檢視特徵值：\n", iris.data, iris.data.shape)
print("*" * 30)
# 資料集劃分
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=22)
print("訓練集的特徵值:\n", x_train, x_train.shape)
return none
if __name__ == '__main__':
pass
# **1：sklearn資料集使用
datasets_demo()
這是看完7集以後敲下的
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sklearn 機器學習庫
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