鸢尾花数据集是机器学习领域中一个非常经典且易于理解的多类分类数据集。这个数据集包含了三个类别的鸢尾花，每个类别有50个样本，总共150个样本。每个样本有四个维度的特征，这些特征都是实数且为正值。
在加载鸢尾花数据集时，可以通过参数return_X_y和as_frame来控制返回的数据格式。return_X_y参数默认为False，如果设置为True，则返回的是(data, target)元组，而不是Bunch对象。as_frame参数默认为False，如果设置为True，则数据将以pandas DataFrame的形式返回，目标变量则根据目标列的数量可能是DataFrame或Series。
当return_X_y为True时，返回的(data, target)元组中，第一个元素是一个形状为(n_samples, n_features)的二维数组，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。第二个元素是一个形状为(n_samples,)的数组，包含目标样本。
在0.20版本中，根据Fisher的论文修正了两个错误的数据点。新版本与R语言中的版本相同，但与UCI机器学习库中的版本不同。
以下是如何在Python中使用scikit-learn库加载鸢尾花数据集的示例代码：
from sklearn.datasets import load_iris
# 加载鸢尾花数据集
iris_data = load_iris()
# 获取特定样本的目标类别
sample_indices = [10, 25, 50]
sample_targets = iris_data.target[[sample_indices]]
print(sample_targets)
# 打印目标类别的名称
print(list(iris_data.target_names))
以上代码首先从scikit-learn的datasets模块导入load_iris函数，然后调用该函数加载鸢尾花数据集。接着，通过指定样本的索引来获取这些样本的目标类别，并打印出来。最后，打印出所有目标类别的名称。
鸢尾花数据集在机器学习领域有着广泛的应用，例如用于分类算法的测试、特征选择、支持向量机等。通过这个数据集，可以深入理解各种机器学习算法的工作原理和性能。
在实际应用中，可以根据需要对鸢尾花数据集进行各种操作，如数据预处理、特征提取、模型训练和评估等。这个数据集为机器学习初学者提供了一个很好的实践平台，帮助他们快速掌握机器学习的基本技能。