下面以load_digits手写数字数据集,举例说明train_test_split的几种不同用法,可以按照需求使用。 数据导入和处理 from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.svm importSVCfrom sklearn.metrics import accuracy_score # 加载Digits数据集 digits = l...
importumap from sklearn.datasetsimportload_digits from sklearn.datasetsimportmake_moonsimportmatplotlib.pyplotasplt # 手写数字数据集 digits=load_digits()data=digits.data target=digits.target # 使用UMAP进行降维 reducer=umap.UMAP()embedding=reducer.fit_transform(data)# 可视化降维后的数据 plt.scatter(emb...
>>> from sklearn.datasets import load_digits >>> from sklearn.feature_selection import SelectPercentile, chi2 >>> X, y = load_digits(return_X_y=True) >>> X.shape (1797, 64) >>> X_new = SelectPercentile(chi2, percentile=10).fit_transform(X, y) >>> X_new.shape (1797, 7) 1...
加载数据 digits = datasets.load_digits() # 2. 分割数据为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.2, random_state=823) # 3. 训练多分类逻辑回归模型 logistic_model = LogisticRegression(max_iter=10000, multi_class="...
fromsklearn.datasetsimportload_digits digits=load_digits()data=digits.data target=digits.targetprint(data.shape)print(target.shape) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 运行上述代码,将输出数据集的形状(1797,64)和目标值的形状(1797,)。 3.boston数据集 ...
from sklearn.datasetsimportload_digits from sklearn.model_selectionimporttrain_test_split from sklearn.preprocessingimportLabelBinarizer 第二步,载入数据集并划分训练集和预测集。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 加载数据data和target ...
1fromsklearn.datasetsimportload_digits23digits=load_digits()4X,y=digits.data,digits.target56# 现在 X 包含特征,y 包含标签 3、乳腺癌数据集(Breast Cancer Dataset): 用于乳腺癌诊断的数据集,包含从乳腺块的数字化图像中计算的特征。 1fromsklearn.datasetsimportload_breast_cancer23cancer=load_breast_cancer...
digits = datasets.load_digits() X = digits.data y = digits.target X变量包含了8x8像素的手写数字图像,y变量包含了每个图像对应的标签(0到9的数字)。接下来,我们将使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。 from sklearn.model_selection import train_test_split # 划分训练集和测试集 X_...
fromsklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() plt.matshow(digits.images[0]) plt.show() 1.2 创建数据集 我们除了可以使用sklearn自带的数据集,还可以自己去创建训练样本, 具体用法可以参考:https://scikit-learn.org/stable/datasets/ ...
使用sklearn.datasets.load_digits即可加载相关数据集。 fromsklearn.datasetsimportload_digits digits=load_digits() print(digits.data.shape) print(digits.target.shape) print(digits.images.shape) ''' (1797, 64) (1797,) (1797, 8, 8) ''' ...