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Sklearn 機器學習 IRIS 數據分類報告解讀
鳶尾花（Iris）數據集是機器學習入門中最經典的分類問題。很多初學者完成建模之后，看到
classification_report報表中的 precision、recall、f1-score 卻一頭霧水。
本文帶你深入理解這份報告背后的意義和使用方式，并通過可視化與樣例代碼，幫助你真正掌握模型評估的核心指標。
?? 一、IRIS 數據集簡介
鳶尾花數據集包含 150 條樣本，特征如下：
- sepal length（花萼長度）
- sepal width（花萼寬度）
- petal length（花瓣長度）
- petal width（花瓣寬度）
目標變量是分類標簽，共 3 種鳶尾花：
- setosa
- versicolor
- virginica
from sklearn.datasets import load_irisiris = load_iris()
print(iris.feature_names)
print(iris.target_names
)
