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data和target digits=load_digits()X=digits.data y=digits.target # 转换y为Binarizer 如果y是数字1则第二个长度放上1y=LabelBinarizer().fit_transform(y)# 划分训练集和测试集 X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=.3) 在Spyder中运行代码,点击“Variable expl...
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="...
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...
importcv2fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearnimportsvm# 加载MNIST数据集digits=datasets.load_digits()# 将数据集分为训练集和测试集X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(digits.data,digits.target,test_size=0.2)# 创建SVM模型并进行训练model=svm...
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/ ...
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_...
from tpot import TPOTClassifierfrom sklearn.datasets import load_digitsfrom sklearn.model_selection import train_test_splitdigits = load_digits()X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data,digits.target,train_size=0.75,test_...