1. IRIS数据集介绍
IRIS数据集是机器学习中最著名的数据集之一，也是scikit-learn中自带的测试数据集。
该数据集包含了150个样本，其中每个样本都有4个特征，分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。这个数据集被广泛用于分类问题。
使用Python和scikit-learn库可以轻松地加载和处理这个数据集。
2. Scikit-learn加载IRIS数据集
在scikit-learn中，我们可以使用load_iris()函数来加载IRIS数据集，代码如下：
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
iris变量将包含IRIS数据集的所有信息：样本、特征、目标和说明。
我们可以使用data属性来获取样本特征，使用target属性来获取目标标签，如下：
X = iris.data
y = iris.target
X变量包含了IRIS数据集中的所有样本特征，y变量包含了所有的目标标签。
3. 2个特征的IRIS数据集
3.1. 特征选择
我们将IRIS数据集转换为只有两个特征的数据集。在这个过程中，我们需要选择哪两个特征对分类问题最有帮助。
可以使用ExtraTreesClassifier来评估每个特征的重要性。
from sklearn.ensemble import ExtraTreesClassifier
model = ExtraTreesClassifier()
model.fit(X, y)
importance = model.feature_importances_
print(importance)
运行上面的代码，得到每个特征的重要性得分，如下：
注意：运行结果可能与下面的结果略有不同，因为这个评估过程是随机的。
[0.12176471 0.025 0.43236076 0.42087452]
这个结果告诉我们，花瓣长度和花瓣宽度对分类问题最有帮助。
3.2. 数据转换
我们将数据集转换为只有花瓣长度和花瓣宽度这两个特征的数据集。
X = iris.data[:, [2, 3]]
y = iris.target
现在，X变量只包含花瓣长度和花瓣宽度这两个特征，y变量还是包含所有的目标标签。
4. 结论
在这篇文章中，我们介绍了IRIS数据集，Scikit-learn如何加载它，并将它转换为只有两个特征的数据集。
我们使用ExtraTreesClassifier评估了每个特征的重要性，并选择了最有帮助的两个特征。
现在，我们可以使用这个转换后的数据集来训练和评估我们的机器学习模型。