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 …
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=...
This illustrates the `datasets.make_multilabel_classification` dataset generator. Each sample consists of counts of two features (up to 50 in total), which are differently distributed in each of two classes.Points are labeled as follows, where Y means the class is present: 【数据集生成器“data...
我们使用了make_classification函数来生成随机的三类分类数据集,并相应地调整了标签y的生成。之后,使用train_test_split函数将数据集拆分为训练集和测试集。然后,创建了一个SVM分类器,并在训练集上进行训练。最后,使用训练好的模型对测试集进行预测,并计算准确率。请
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...
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)...
# 生成数据 fromsklearn.datasetsimportmake_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(有效特征和冗余特征的随机组合) ...
# 生成数据 fromsklearn.datasetsimportmake_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(有效特征和冗余特征的随机组合) ...