Bộ dữ liệu có sẵn

Bạn sẽ sớm huấn luyện các mô hình, và chương này chuẩn bị dữ liệu cho chúng. scikit-learn, thư viện ML, có sẵn các bộ dữ liệu kinh điển, như dữ liệu về các loài hoa iris này:

Một dòng tải chúng. from ... import lấy một hàm duy nhất từ một module, vì vậy bạn gọi hàm đó bằng tên riêng:

from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris(as_frame=True)
print(iris.frame.shape)
print(iris.target_names)

Kết quả in ra là:

(150, 5)
['setosa' 'versicolor' 'virginica']

as_frame=True yêu cầu pandas, vì vậy iris.frame là một DataFrame và iris.feature_names liệt kê các phép đo. target chứa các số mà mô hình cần: iris.target_names[2] là tên của lớp 2.