[DataSet] sklearn - iris 가져오기

🔍 예상 검색어

# 파이썬 iris 데이터셋 다운로드

# 사이킷런  iris 데이터 불러오기

# sklearn 붓꽃 데이터셋 불러오기

# iris 붓꽃데이터 불러오기

# iris 붓꽃 품종분류 데이터 가져오기

# load_iris()

# sklearn.datasets

---

 

본 포스팅은 머신러닝 및 딥러닝을 연습할 때 자주 사용되고 있는 붓꽃(iris) 품종 분류 데이터셋을 불러오는 방법에 대하여 작성한 포스팅 입니다. 데이터 분석관련 포스팅을 작성하거나, 간단한실습이 필요할 때  해당 데이터셋을 자주 사용하게 될 것 같아서 게시해 놓았습니다.

 

Iris 데이터를 불러오는 코드는 다음과 같습니다. 해당 코드를 복사하시어 사용하시면 됩니다.

import pandas as pd
import sklearn
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
iris_data = iris.data 
iris_target = iris.target
df = pd.DataFrame(data=iris_data, columns=iris.feature_names)
df['target_label']=iris.target

df.head()

 

---

 

아래는 데이터셋 불러오는 방법에 대하여 실행 결과와 함께 순서대로 정리한 내용이므로 간단하게 참고하시기 바랍니다.

 

1. 모듈 및 데이터셋 불러오기

import pandas as pd
import sklearn
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
iris_data = iris.data 
iris_target = iris.target

 

2. 데이터셋 키 속성 확인

iris.keys()

>>> dict_keys(['data', 'target', 'frame', 'target_names', 'DESCR', 'feature_names', 'filename', 'data_module'])

 

 

3. 변수명, 타겟 속성값  확인

print(iris['feature_names'])
print(iris['target_names'])

>>> ['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm)']

>>> ['setosa' 'versicolor' 'virginica']

 

 

4. iris 데이터 데이터프레임 셋 만들기

df = pd.DataFrame(data=iris_data, columns=iris.feature_names)
df['target_label']=iris.target
df.head()