from sklearn import datasets:这条语句的作用是从sklearn库中导入datasets模块。sklearn是Python中用于机器学习的一个广泛使用的库,而datasets模块则提供了许多用于机器学习实验的数据集。 sklearn.datasets中提供的一些常用数据集: load_iris():鸢尾花数据集,常用于多分类问题。 load_boston():波士顿房价数据集,常...
from sklearn import datasets '''载入Fisher的鸢尾花数据''' data,target = datasets.load_iris(return_X_y=True) '''显示自变量的形状''' print(data.shape) '''显示训练目标的形状''' print(target.shape) 自变量: 训练目标: Demo 6 红酒数据(适用于分类问题) 这是一个共178个样本,代表了红酒的三个...
from A import B 的语法可以是从A模块导入一个B子模块;也可以是从一个A子模块导入一个B子子模块;也可以是从一个A子模块导入一个B类或者是B函数。总之,是从一个高一级的代码块A中导入一个低一级的代码块B。 在这里,sklearn是我们的scikit-learn模块整体,datasets是其中的一个子模块。我们是从sklearn这个模...
from sklearn.datasets import make_blobs:聚类数据生成器 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn.cluster import DBSCAN #matplotlib inline X1, y1=datasets.make_circles(n_samples=5000, factor=.6, noise=.05) X2, y2 = datasets.make_blobs(n_...
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。
make_classification创建用于分类的数据集, 官方文档### 创建模型 def create_model(): # 生成数据 from sklearn.datasets import make_classification X, y = make_classification(n_samples=10000, # 样本个数 …
sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100,n_features=2,centers=3, cluster_std=1.0,center_box=(-10.0,10.0),shuffle=True,random_state=None) make_blobs 函数是为聚类或分类产生数据集,产生一个数据集和相应的标签 n_samples: 表示数据样本点个数,默认值100 ...
from sklearn import datasets #导入数据集模块 iris = datasets.load_iris() #加载iris数据集 请问:下面()语句可以实现训练数据和测试数据的分割 A.split(iris.data,iris.target)B.train-test-split(iris.data,iris.target,test_size=0.2)C.train_test_split(iris.data,iris.target,test_size=0.2) 相关知识...
fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scorefromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.ensembleimportVotingClassifier iris = datasets.load_iris() ...