boston = datasets.load_boston() # 导入波士顿房价数据 print(boston.keys()) # 查看键(属性) ['data','target','feature_names','DESCR', 'filename'] print(boston.data.shape,boston.target.shape) # 查看数据的形状 (506, 13) (506,) print(boston.feature_names) # 查看有哪些特征 这里共13种 ...
from sklearn.datasets import load_boston boston = load_boston() print(boston.data.shape) # (506, 13) print(boston.target.shape) # (506,) 1. 2. 3. 4. 5. 当return_X_y设置为True的时候:load_boston同时返回data和target data, target = load_boston(return_X_y=True) print(data.shape) ...
导入from sklearn.datasets import load_boston 报错内容: `load_boston` has been removed from scikit-learn since version 1.2.解决办法: 1、将数据下载到本地使用 2、降低 scikit-learn版本:pip install sc…
#波士顿房价,已弃用用#from sklearn.datasets import load_boston#data = load_boston()#替代方法importpandas as pdimportnumpy as np data_url="http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston"raw_df= pd.read_csv(data_url, sep="\s+", skiprows=22, header=None) data= pd.DataFrame(np.hstac...
fromsklearnimportdatasets'''清空sklearn环境下所有数据'''datasets.clear_data_home()'''载入波士顿房价数据'''X,y= datasets.load_boston(return_X_y=True)'''获取自变量数据的形状'''print(X.shape)'''获取因变量数据的形状'''print(y.shape) ...
boston_data = datasets.load_boston() print(type(boston_data)) print(type(boston_data.data)) print(type(boston_data.target)) print(type(boston_data['data'])) print(type(boston_data['target'])) ''' <class 'sklearn.utils.Bunch'> ...
1. 波士顿房价数据集 此数据集包含506个波士顿不同地理位置房产的房价信息以及相关特征，如犯罪率、一氧化氮浓度等13个维度，适用于回归任务。通过调用`load_boston()`，可以获取数据。数据包括自变量X和因变量y两部分。2. 威斯康辛州乳腺癌数据集 包含569个乳腺癌样本，分为恶性或良性两类，30个维度的...
sklearn.datasets模块内置了多个经典的数据集,如波士顿房价数据集、鸢尾花数据集等。通过调用相应的函数,我们可以轻松地加载这些数据集,无需手动下载和处理。例如,加载波士顿房价数据集可以使用如下代码: from sklearn import datasets X, y = datasets.load_boston(return_X_y=True) load_boston函数会返回一个元组,...
from sklearnimportdatasets'''清空sklearn环境下所有数据'''datasets.clear_data_home()'''载入波士顿房价数据'''X,y=datasets.load_boston(return_X_y=True)'''获取自变量数据的形状'''print(X.shape)'''获取因变量数据的形状'''print(y.shape) ...
load_boston(): 房屋特征-房价,用于regression load_diabetes(): 糖尿病数据,用于 regression load_linnerud(): Linnerud数据集,有多个标签,用于 multilabel regression load_iris(): 鸢尾花特征和类别,用于classification load_digits([n_class]): 手写数字识别 ...