from datasets import load_datasetsquad_it_dataset= load_dataset("json", data_files="./data/SQuAD_it-train.json", field="data") #也可以加载文本文件 dataset = load_dataset('text', data_files={'train': ['my_text_1.txt', 'my_text_2.txt'], 'test': 'my_test_file.txt'}) 1.2 加...
from datasets import load_dataset dataset = load_dataset("squad", split="train") dataset.features {'answers': Sequence(feature={'text': Value(dtype='string', id=None), 'answer_start': Value(dtype='int32', id=None)}, length=-1, id=None), 'context': Value(dtype='string', id=None...
from sklearn.datasets import load_digits ``` 这行代码的作用是从 Scikit-learn 库中导入 `load_digits` 函数,以便我们能够使用它来加载数字数据集。 ### 2. 加载数字数据集 现在我们已经导入了必要的库,接下来就是使用 `load_digits` 函数来加载数字数据集。 ```python digits = load_digits() ``` 这...
百度试题 题目 运行以下代码from sklearn.datasets import load_irisiris_data = load_iris()iris_data.data.shape输出结果为(150, 4)。则表示iris数据集包括样本特征数为( )。 A.150B.4C.600D.154 相关知识点: 试题来源: 解析 反馈 收藏
trl import SFTConfig, SFTTrainer from datasets import load_dataset dataset = load_dataset("ZHUI/alpaca_demo", split="train") training_args = SFTConfig(output_dir="Qwen/Qwen2.5-0.5B-SFT", device="gpu") trainer = SFTTrainer( args=training_args, model="Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct", train_...
运行以下代码from sklearn.datasets import load()irisiris()data = load()iris()iris()data.data.shape输出结果为(150, 4)。则表示iris数据集包括样本个数为()。 A.150 B.4 C.600 D.154 正确答案:150 点击查看答案 你可能感兴趣的试题 x=(5,0,3,0,2,0,0,2,0,0)和y=(3,0,2,0,1,1,0,...
$ git clone https://huggingface.co/datasets/severo/test-parquet $ python -c 'from datasets import load_dataset; ds=load_dataset("test-parquet"); \ ds.save_to_disk("my_dataset"); load_dataset("my_dataset")' [...] Traceback (most recent call last): File "<string>", line 1, in...
print(iris.data) # 打印数据集的标签数据 print("Iris数据集标签:") print(iris.target) ``` 在这个示例中,我们首先导入了load_iris函数,然后使用这个函数加载了iris数据集。最后,我们打印了数据集的特征和标签数据,以展示iris数据集的内容。 通过以上步骤,你已经成功实现了"from sklearn.datasets import load_...
首先,你需要导入sklearn.datasets模块,以便能够使用其中的load_diabetes函数。 python from sklearn.datasets import load_diabetes 调用load_diabetes函数加载糖尿病数据集: 然后,你可以调用load_diabetes函数来加载糖尿病数据集。这个函数将返回一个类似于字典的对象,其中包含了数据集的特征(features)和目标变量(target)...
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