# 需要導入模塊: from sklearn import datasets [as 別名]# 或者: from sklearn.datasets importload_breast_cancer[as 別名]deftest_fit_2(self):"""Tests GridSearchCV fit() with different data."""x_np, y_np = datasets.load_breast_cancer(return_X_y=True) x = ds.array(x_np, block_size...
在使用load_breast_cancer函数之前,首先需要导入sklearn.datasets模块。这可以通过以下代码实现: python from sklearn.datasets import load_breast_cancer 调用load_breast_cancer函数加载数据集: 导入模块后,可以调用load_breast_cancer函数来加载乳腺癌数据集。这个函数返回一个类似于字典的对象,其中包含了数据集的特...
load_breast_cancer(): 加载乳腺癌诊断数据集,这是一个二分类问题。 load_diabetes(): 加载糖尿病疾病严重程度的回归数据集。 load_digits(): 加载手写数字图像数据集,用于图像分析和分类。 load_iris(): 加载经典的鸢尾花(Iris)数据集,包含三种不同的鸢尾花类别。 load_linnerud(): 加载Linnerud多输出回归数...
deftest_RFECV():fromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.feature_selectionimportRFECV# RegressionX, y = load_boston(return_X_y=True) bst = xgb.XGBClassifier(booster='gblinear', learning_rate=0.1, n_estimators=10,...
Python 数据集:乳腺癌数据集(from sklearn.datasets import load_breast_cancer)。 数据集:乳腺癌数据集(from sklearn.datasets import load_breast_cancer)。 (1)将样本集划分为70%的训练集,30%作为测试集,分别用逻辑回归算法和KNN算法(需要先对数据进行标准化)建模(不指定参数),输出其测试结果的混淆矩阵,计算...
X,y = datasets.load_breast_cancer(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) 自变量X: 因变量y: Demo 3:糖尿病数据(适用于回归任务) 这是一个糖尿病的数据集,主要包括442行数据,10个属性值,分别是:Age(年龄)、性别(Sex)、Body ...
cancer_data_bunch=load_breast_cancer() #print("数据集说明:",cancer_data_bunch.DESCR) # 比较详细的数据,很长print("特征:",cancer_data_bunch.feature_names)print("分类标签:",cancer_data_bunch.target_names) cancer_data= pd.DataFrame(cancer_data_bunch.data,columns=cancer_data_bunch.fea...
适用于分类任务。 6.2 示例 fromsklearn.datasetsimportload_breast_cancer cancer = load_breast_cancer() X, y = cancer.data, cancer.target print(f"特征数量:{X.shape[1]}") print(f"样本数量:{len(y)},其中0代表良性,1代表恶性")
fromsklearnimportdatasets'''载入威斯康辛州乳腺癌数据'''X,y= datasets.load_breast_cancer(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) 自变量X: 因变量y: 1.3 糖尿病数据(适用于回归任务) ...
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个维度的生理指标数据，适用于分类任务。使用`load_breast_cancer()`获取数据，数据同样包括自变量X和因变量y。3. 糖尿病数据集 主要包含442个糖尿病病例，10个属性值，适合回归任务。调用`load_diabetes()`获取数据，数据分为...