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- 1.（1）列出在基本程序包（base）中所有可利用的数据集 （2）将数据集iris存储为.txt文件 （3）将数据集iris存储为.csv文件 （4）读取iris.txt到对象mydata中
- 2.R中绘出iris数据集矩阵各列的散布图的命令是plot（iris)。（)
- 3.iris数据集为R的内置数据集之一，输出该数据集中“萼片宽度”变量的语句中，以下正确的有 选项： A: iris$Sepal.Length B: iris"Petal.Width"] C: iris,"Sepal.Width"] D:iris,2]
- 4.读取鸢尾花数据集iris前6行中的前4列数组元素，执行下列_______语句可以实现。 选项：A．iris[6, 4]B．iris[:5, :3]C．iris[0:6, 0:4]D．iris[0:5, 3]
- 5.读取鸢尾花数据集iris前6行中的前4列数组元素，执行下列_语句可以实现。A．iris[6, 4]B．iris[:5, :3]C．iris[0:6, 0:4]D．iris[0:5, 3]
- 6.读取鸢尾花数据集iris前6行中的前4列数组元素，执行下列_______语句可以实现。A.iris[6, 4]B.iris[:5, :3]C.iris[0:6, 0:4]D.iris[0:5, 3]
- 7.查看iris数据集的目标名使用的语句是iris.（ ）。
- 8.对数据集iris，执行语句head(iris)后，显示该数据集的 选项： A、列名称 B、第一行 C、前六行 D、全部信息
- 9.查看iris数据集的特征名使用的语句是iris.( )。
- 10.导入iris数据集的语句是：from sklearn import datasetsiris = datasets.load_iris()
- 11.显示iris的数据集的命令是？
- 12.使用R中的iris数据集，并使用KNN算法对其进行分类，得到形式如附件所示的混淆矩阵（使用table函数），并对测试集的分类结果进行分析说明。（需要上传包括分类及生成混淆矩阵的代码）训练集为：iris.train<-iris[c(1:25,51:75,101:125),]测试集为：iris.test<-iris[c(26:50,76:100,126:150),]
- 13.鸢尾花数据iris.csv中提取出数据生成（150,4）的ndarray数组，统计四个特征的均值，请完成代码： import numpy as np iris = np.loadtxt('work/iris.csv',skiprows=1,delimiter=',',usecols=(0,1,2,3)) #花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度均值 print(np.mean(iris,_______))
- 14.Weka中加载鸢尾花数据集（iris.arff），iris数据包含三个类别值，运行SMO分类器（）。
- 15.中国大学MOOC: 读取鸢尾花数据集iris前6行中的前4列数组元素，执行下列_______语句可以实现。
- 16.(简答题)iris是R语言内置的一个数据集，直接输入iris即可查看该数据集。使用iris数据集，绘制一个折线图，展示不同种类鸢尾花（Species）的Sepal.Length（萼片长度）和Sepal.width（萼片宽度）之间的关系。
- 17.已知iris表示鸢尾花数据集，print(iris.target)输出的是什么？ 选项： A:输出数据所属的真实标签 B:输出数据的纬度 C:输出数据标签的名字
- 18.已知iris（鸢尾花）数据集中第5列为鸢尾花品种，执行（ ）语句可以访问该列。选项： A:print(iris[:,5]); B:print(iris[:,4]); C:print(iris[0:5]); D:print(iris[0:4])
- 19.541.已知iris表示鸢尾花数据集，print(iris.target)输出的是什么？ 选项： A:输出数据所属的真实标签 B:输出数据的纬度 C:输出数据标签的名字
