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python scikit-learn pycharm keyword-argument 奇怪的是,在PyCharm IDE中,sklearn.datasets.make_classification()函数没有显示可能的内部参数,只显示了*arg和**kwarg。 我已经安装了最新版本的Pycharm,我不知道这是不是原因,也许有一些parameter-需要更改?请告诉我该怎么办? 这就是pycharm的表现(2021版)发布于 1...
本文将详细介绍如何在 Python 中生成一个范围内的 N 个唯一随机数，以满足我们的需求。ExchangeFinder是...
make_classification是产生样本的。n_informative是我们设置好有价值的重要特征。n_redundant是冗余特征就是...
fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scorefromsklearn.datasetsimportmake_classification# 创建一个假数据集X,y=make_classification(n_samples=1000,n_features=20,n_classes=2,random_state=42)# 初始化模型model=RandomForestClassifier()# 进行交叉验证scores=cr...
make_classification 是sklearn.datasets 模块中的一个函数,用于生成随机多类分类问题的数据集。 make_classification 函数可以生成具有特定数量样本、特征、类别等参数的数据集,非常适合用于测试分类算法的性能。以下是一些关于 make_classification 的关键信息: 功能:生成一个随机的多类分类问题数据集。 主要参数: n_samp...
python使用sklearn.datasets.make_gaussian生成数据,代码传送门: importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportmake_classificationfromsklearn.datasetsimportmake_blobsfromsklearn.datasetsimportmake_gaussian_quantilesfromsklearn.datasetsimportmake_hastie_10_2 ...
make_classification: a more intricate variant """generator = check_random_state(random_state)ifisinstance(centers, numbers.Integral): centers = generator.uniform(center_box[0], center_box[1], size=(centers, n_features))else: centers = check_array(centers) ...
sklearn.make_classification sklearn.datasets.make_classification(n_samples=100, n_features=20, n_informative=2, n_redundant=2,n_repeated=0, n_classes=2, n_clusters_per_class=2, weights=None, flip_y=0.01, class_sep=1.0, hypercube=True,shift=0.0, scale=1.0,...
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_hastie-10-2:产生一个相似的二元分类数据集,有10个维度 make_circle和make...