二、分类生成器 make_classification 专门通过引入相关的,冗余的和未知的噪音特征,将高斯集群的每个类复杂化。 1.使用语法 sklearn.datasets.make_classification( n_samples=100,# 样本个数n_features=20,# 特征个数n_informative=2,# 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=...
1 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, shuffle=True, random_state=None) 生成一个...
defmake_classification(n_samples=100,n_features=20,*,n_informative=2,n_redundant=2,n_repeated=0...
make_classification原理 "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，...
make_classification参数用途 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_...
make_classification参数 sklearn.datasets.make_classification (n_samples=100, n_features=20, 特征个数= n_informative() + n_redundant + n_repeated n_informative=2, 多信息特征的个数 n_redundant=2, 冗余信息,informative特征的随机线性组合 n_repeated=0, 重复信息,随机提取n_informative和n_redundant ...
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...
cuml.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, shuffle=True, random_state=None, order='F', dtype='...
我感觉不好理解的是n_clusters_per_class=1, # 簇的个数，这个参数的意思谁能解答一下吗 ...
# 需要导入模块: from sklearn import datasets [as 别名]# 或者: from sklearn.datasets importmake_classification[as 别名]deftest_cv_lgbm():X, y =make_classification(n_samples=1024, n_features=20, class_sep=0.98, random_state=0) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X...