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...
digits = datasets.load_digits() digits_features = digits.data digits_target = digits.target print(digits_features.shape,digits_target.shape) img = datasets.load_sample_image('flower.jpg') print(img.shape) plt.imshow(img) plt.show() data,target = datasets.make_blobs(n_samples=1000,n_featur...
load_boston([return_X_y]) 加载波士顿房价数据;用于回归问题 load_iris([return_X_y]) 加载iris 数据集;用于分类问题 load_diabetes([return_X_y]) 加载糖尿病数据集;用于回归问题 load_digits([n_class, return_X_y]) 加载手写字符集;用于分类问题 load_linnerud([return_X_y]) 加载linnerud 数据集;...
fromsklearn.model_selection import RandomizedSearchCV fromsklearn.datasets import load_digits fromsklearn.ensemble import RandomForestClassifier # get some data digits = load_digits() X, y = digits.data , digits.target # build a classifier clf = RandomForestClassifier(n_estimators=20) # utility ...
load_digits([n_class, return_X_y]) 加载手写字符集;用于分类问题 load_linnerud([return_X_y]) 加载linnerud 数据集;用于多元回归问题 1. 2. 3. 4. 5. 波士顿房价数据,回归使用。样本数据集的特征默认是一个(506, 13)大小的矩阵,样本值是一个包含506个数值的向量。
手写数字数据集load_digits():用于多分类任务的数据集 1fromsklearn.datasetsimportload_digits2digits=load_digits()3print(digits.data.shape)4importmatplotlib.pyplot as plt5plt.gray()6plt.matshow(digits.images[0])7plt.show()89fromsklearn.datasetsimportload_digits10digits=load_digits()11digits.keys(...
手写数字数据集load_digits():用于多分类任务的数据集 fromsklearn.datasetsimportload_digits digits=load_digits() print(digits.data.shape) importmatplotlib.pyplotasplt plt.gray() plt.matshow(digits.images[0]) plt.show() fromsklearn.datasetsimportload_digits ...
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(embedding[:,0],embedding[:,1],c=target,cmap='Spectral',s=5)plt.colorbar()plt.show()# 生成一个包含两个聚类的模拟数据集X,...
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_train, X_test, y...
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) ''' ...