make_classification函数是用于生成分类数据集的函数。它的参数用途如下: - n_samples:生成数据集的样本数,为int类型,默认值为100。 - n_features:生成的数据集的特征数,为int类型,默认值为20。 - n_informative:生成数据集中与分类目标相关的特征数,为int类型,默认值为2。 - n_redundant:生成数据集中与分类目标...
生成分类数据集(make_classification) from sklearn.datasets import make_classification X, y = make_classification(n_samples=10000, # 样本个数 n_features=25, # 特征个数 n_informative=3, # 有效特征个数 n_redundant=2, # 冗余特征个数(有效特征的随机组合) n_repeated=0, # 重复特征个数(有效特征...
⽣成分类数据集（make_classification）from sklearn.datasets import make_classification X, y = make_classification(n_samples=10000, # 样本个数 n_features=25, # 特征个数 n_informative=3, # 有效特征个数 n_redundant=2, # 冗余特征个数（有效特征的随机组合）n_repeated=0, # 重复特征个数（有效...
X,y=make_classification(n_samples=1000,#1000个样本n_features=2,#两个特征,方便画图n_informative=2,#信息特征(有用特征)n_redundant=0,#冗余特征,它是信息特征的线性组合n_repeated=0,#重复特征n_classes=2,#分类样别random_state=None, n_clusters_per_class=2,#每个类别两簇shuffle=True, class_sep=...
"Make_classification"可能指的是多种不同的技术或方法，用于对数据进行分类或分类任务。下面是一些常见的分类方法及其原理： 1.决策树：决策树是一种基于树结构的分类器，它通过将数据集分成多个子集合，并根据数据特征选择最优的分割点，从而构建一棵树。决策树的叶子节点代表不同的类别，根据输入数据在树上的路径...
其中，逻辑回归作为一种简单而有效的分类算法，在数据科学和机器学习领域扮演着重要角色。本篇博客将深入...
make classification'指的是对数据进行分类的任务,常见方法包括决策树、支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯、K-最近邻(K
make_classification是用于生成样本的函数，其参数具有特定的含义。首先，n_informative参数代表我们设定的重要特征数量。这些特征是生成样本时需要考虑的关键信息。它们在模型学习过程中起着核心作用。n_redundant参数表示冗余特征的数量。这类特征是通过将n_informative特征进行线性组合得到的。实际上，这可能包括...
make_blobs:多类单标签数据集,为每个类分配一个或多个正太分布的点集 make_classification:多类单标签数据集,为每个类分配一个或多个正太分布的点集,提供了为数据添加噪声的方式,包括维度相关性,无效特征以及冗余特征等 make_gaussian-quantiles:将一个单高斯分布的点集划分为两个数量均等的点集,作为两类 make_hasti...
Takes group information into account to avoid building folds with imbalanced class distributions (for binary or multiclass classification tasks). GroupKFold: K-fold iterator variant with non-overlapping groups. RepeatedKFold: Repeats K-Fold n times. ...