向scikit iris数据集追加/添加数据

向scikit-learn的iris数据集追加/添加数据可以通过以下步骤完成：

1. 导入所需的库和模块：

from sklearn.datasets import load_iris
import numpy as np

1. 加载iris数据集：

iris = load_iris()

1. 创建新的数据并追加到原始数据集中：

new_data = np.array([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2], [4.9, 3.0, 1.4, 0.2]])
new_target = np.array([0, 0])  # 新数据的目标值

iris.data = np.concatenate((iris.data, new_data), axis=0)
iris.target = np.concatenate((iris.target, new_target), axis=0)

1. 可选：更新数据集的特征名称和目标类别名称：

iris.feature_names.append('petal width (cm)')
iris.target_names = np.append(iris.target_names, ['setosa'])

这样就成功向iris数据集追加了两条新数据，并更新了特征名称和目标类别名称。

scikit-learn iris数据集是一个经典的机器学习数据集，用于分类问题。它包含了150个样本，每个样本有4个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度），以及对应的目标类别（setosa、versicolor、virginica）。该数据集常用于机器学习算法的测试和演示。

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