Sklearn鸢尾花数据集X、y返回值解析：y中0/1/2对应类别确认

你的猜测完全正确，y向量里的整数0、1、2确实分别对应鸢尾花的三个品种：

• 0 → setosa（山鸢尾）
• 1 → versicolor（变色鸢尾）
• 2 → virginica（维吉尼亚鸢尾）

直观验证方式 #

如果你想直接确认这个对应关系，可以不使用return_X_y=True参数，加载完整的数据集对象查看target_names属性：

from sklearn import datasets
iris_dataset = datasets.load_iris()

# 查看类别名称列表
print(iris_dataset.target_names)
# 输出：['setosa' 'versicolor' 'virginica']

# 查看整数标签向量（和你拿到的y完全一致）
print(iris_dataset.target)

target_names列表的索引位置和y里的整数一一对应：列表第0个元素是'setosa'，对应y中的0；第1个元素是'versicolor'，对应y中的1；第2个元素是'virginica'，对应y中的2。

为什么用整数编码？ #

机器学习模型对数值型数据的处理效率远高于字符串，用整数代替品种名称作为标签，既能保证模型可以正常识别类别，又能避免字符串解析带来的额外开销，这是sklearn数据集的标准设计方式。

另外从y的结构也能直观看出对应关系：前50个元素全是0，对应数据集中前50条样本都是setosa；中间50个是1，对应versicolor；最后50个是2，对应virginica——鸢尾花数据集每个品种恰好包含50条样本。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者polygonlink1