计算机生成的数据集 sklearn.datasets.make_ load系列# 鸢尾花数据集: load_iris() 可用于分类 和 聚类 乳腺癌数据集: load_breast_cancer() 可用于分类 手写数字数据集: load_digits() 可用于分类 糖尿病数据集: load_diabetes() 可用于分类 波士顿房价数据集: load_boston() 可用于回归 体能训练数据集: ...
本文主要是演示scikit-learn自带的数据集的一些用法。本文介绍两种sklearn构建数据集的方式,一种是直接加载已有的数据集,另一种是通过工具构建一个数据集。 Demo importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression# 直接加载数据集loaded_data=datasets.load_boston()data_...
在机器学习领域,有很多常用的数据集,在scikit-learn中,内置了这些常用数据集,通过对应的函数可以直接加载,对于回归算法而言,常用数据集的加载函数如下 1. load_boston() 2. load_diabetes() 3. load_linnerud() 对于分类算法而言,常用数据集的加载函数如下 1. load_iris() 2. load_digits() 3. load_wine(...
from sklearn.linear_model import LinearRegressionfrom sklearn.datasets import load_bostonfrom sklearn.model_selection import train_test_split# 加载数据集data = load_boston()# 划分训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2, ra...
load_iris()# 载入数据 seaborn 自带经典数据集 anscombe:Anscombe's quartet(安斯康四重奏),用来强调数据可视化的重要性 titanic:泰坦尼克号数据集,用于数据清洗、探索性数据分析(EDA)、机器学习等。 iris:鸢尾花数据集 sklearn 自带经典数据集 数据集名称描述类型维度 load_boston Boston房屋价格 回归 506*13 fetch...
scikit-learn带有一些标准数据集。比如用来分类的iris数据集、digits数据集;用来回归的boston house price 数据集。 接下来,我们我们从shell开启一个Python解释器并加载iris和digits两个数据集。【译注:一些代码惯例就不写了,提示符>>>之类的学过Python的都懂】 ...
scikit-learn是一个流行的机器学习库,用于数据挖掘和数据分析。它提供了许多用于处理和分析数据的工具和算法。在使用scikit-learn导入数据集时,可能会遇到以下问题和解决方法: 问题:无法使用scikit-learn导入“数据集”。 解决方法: 确保已经正确安装了scikit-learn库。可以使用以下命令安装最新版本的scikit-learn: 确保已...
加载datasets模块中的数据集 ➢sklearn库的datasets模块集成了部分数据分析的经典数据集，读者可以使用这些数据集进行数据预处理、建模等操作，以及熟悉sklearn的数据处理流程和建模流程。➢datasets模块常用数据集的加载函数及其解释，如下表所示。数据集加载函数load_boston fetch_california_housingload_digits load_...
from sklearn.model_selection import train_test_split #导入pandas import pandas as pd #加载数据集 boston = load_boston() #分割数据集训练集,测试集 x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(boston['data'],boston['target'],random_state=0) #创建一个线性回归模型 model=LinearRegression(...
scikit-learn本身带有一些标准数据集。比如用来分类的iris(鸢尾花)数据集、digits(数字)数据集;用来回归的boston house price(波士顿房屋价格) 数据集。 接下来,我们我们从shell开启一个Python解释器并加载iris和digits两个数据集。【译注:一些代码惯例就不写了,提示符>>>之类的学过Python的都懂】 ...