scikit_learn 工具包提供了七个实验用的数据集他们经常用来演示各算法的使用方法基于其中的原味花数据集进行开算法自主实验

这篇文章讲的很详细，请看：scikit-learn 分类模型各种评估指标使用
除此之外, 这篇博客: scikit-learn 常见使用方法中的 归一化（把数据按照指定范围缩放） 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 获取鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 鸢尾花特征集
x_train = iris["data"]

# 实例化一个转换器类
# feature_range 设置范围
transfer = MinMaxScaler(feature_range=(2, 3))

# 调用fit_transform
data = transfer.fit_transform(x_train)
print("归一化结果：\n", data)

您还可以看一下唐宇迪老师的Python数据分析（机器学习）经典案例实战课程中的使用scikit-learn库建模小节, 巩固相关知识点
以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:
我可以回答这个问题。
在 scikit_learn 工具包中提供的七个实验用的数据集如下：
1. iris（鸢尾花）数据集，通常用来演示分类算法的使用方法。
2. digits（手写数字）数据集，通常用来演示图像识别算法的使用方法。
3. breast_cancer（乳腺癌）数据集，通常用来演示二分类算法的使用方法。
4. wine（葡萄酒）数据集，通常用来演示分类算法的使用方法。
5. diabetes（糖尿病）数据集，通常用来演示回归算法的使用方法。
6. boston（波士顿房价）数据集，通常用来演示回归算法的使用方法。
7. fetch_olivetti_faces（Olivetti 人脸）数据集，通常用来演示图像识别算法的使用方法。
其中的原味花数据集可以进行许多算法自主实验，比如基于朴素贝叶斯分类算法的实验，具体步骤如下：
1. 首先引入需要的模块：
```
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.metrics import accuracy_score
```
1. 加载原味花数据集：
```
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
```
1. 使用 train_test_split 函数将数据集分为训练数据集和测试数据集：
```
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)
```
1. 基于朴素贝叶斯分类算法构建模型：
```
model = GaussianNB()
model.fit(X_train, y_train)
```
1. 对测试数据集进行预测：
```
y_pred = model.predict(X_test)
```
1. 计算模型准确率：
```
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("模型准确率为：", accuracy)
```
以上就是基于朴素贝叶斯分类算法的原味花数据集实验的具体步骤。

scikit_learn 工具包提供了七个实验用的数据集 他们经常用来演示各算法的使用方法 基于其中的原味花数据集进行开算法自主实验

scikit_learn 工具包提供了七个实验用的数据集他们经常用来演示各算法的使用方法基于其中的原味花数据集进行开算法自主实验