02獲取資料集並處理（iris）

獲取資料-iris，劃分訓練集和測試集

from sklearn.datasets import

load_iris
#1.獲取資料集(iris)
iris =load_iris()
#print("iris資料集內容：", iris) # data,target,target_name
print("
訓練資料集形狀：
", iris.data.shape)
print("
目標值形狀：
", iris.target.shape)
print("
目標值名稱：
", iris.target_names)
#2.資料集劃分
from sklearn.model_selection import train_test_split #
test_size,train_size,random_stat
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target,test_size=0.25)  
print("
訓練集x-y:
", x_train.shape, y_train.shape)
print("
測試集x-y:
", x_test.shape, y_test.shape)

執行結果：

訓練資料集形狀： (150, 4)

目標值形狀： (150,)
目標值名稱： [
'setosa''
versicolor''
virginica']
訓練集x-y: (112, 4) (112,)
測試集x-y: (38, 4) (38,)

js獲取並處理php陣列

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