python scikit-learn dataset 在Python中,sklearn可以在[-1,1]框中创建一个圆数据集。我想知道是否有可能增加圆的半径,例如在一个[-5,5]或[-10,10]的盒子里 from sklearn import datasets X, l = datasets.make_circles(n_samples=1000, shuffle=True, noise=0.08, random_state=42, factor=0.8) 发布...
sklearn.datasets.make_circles - scikit-learn 0.23.1 documentation包括使用实例 sklearn.datasets.make_circles
Circles 分类问题 make_circles() 函数生成一个数据集落入同心圆的二进制分类问题。再一次地，与 moons 测试问题一样，你可以控制形状中的噪声量。该测试问题适用于可以学习复杂的非线性流行的算法。下面的例子中生成了一个具有一定噪音的 circles 数据集 # generate 2d classification dataset X, y = make_circles...
fig=plt.figure(1) x1,y1=make_circles(n_samples=1000,factor=0.5,noise=0.1) plt.subplot(121) plt.title('make_circles function example') plt.scatter(x1[:,0],x1[:,1],marker='o',c=y1) plt.subplot(122) x1,y1=make_moons(n_samples=1000,noise=0.1) plt.title('make_moons function examp...
- make_circles()和make_moon()生成二维分类数据集时可以帮助确定算法(如质心聚类或线性分类),包括可以选择性加入高斯噪声。 - 它们可以很容易地实现可视化。make_circles( )生成高斯数据,带有球面决策边界以用于二进制分类,而make_moon( )生成两个交叉的半圆。
1.2.4 用sklearn.datasets.make_circles和make_moons来生成数据 生成环线数据 1 2 sklearn.datasets.make_circles(n_samples=100, shuffle=True, noise=None, random_state=None, factor=0.8) factor:外环和内环的尺度因子<1 1 2 sklearn.datasets.make_moons(n_samples=100, shuffle=True, noise=None, ...
from sklearn.datasets import make_circles #创建环形数据 X,y = make_circles(100, factor=0.1, noise=.1, random_state=10) X.shape Out[23]: (100, 2) y.shape Out[24]: (100,) plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y,s=50,cmap="rainbow") ...
circles=make_circles(n_samples=n_samples,factor=0.5,noise=0.05) moons=make_moons(n_samples=n_samples,noise=0.05) #8个随机位置 center_box,中心在(-1,1)之间cluster_std标准差 blobs=make_blobs(n_samples=n_samples,random_state=8,center_box=(-1,1),cluster_std=0.1) ...
make_circles 函数将自动创建一个复杂的数据分布,类似于我们将应用于 DBSCAN 的两个圆。让我们从创建 100000 个数据点的数据集开始,并在图中可视化: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 X,y=make_circles(n_samples=int(1e5),factor=.35,noise=.05)X[:,0]=3*X[:,0]X[:,1]=3*X[...
# generate 2d classification dataset X, y = make_circles(n_samples=100, noise=0.05) 完整例子如下所示。 fromsklearn.datasetsimportmake_circles frommatplotlibimportpyplot frompandasimportDataFrame # generate 2d classification dataset X, y = make_circles(n_samples=100, noise=0.05) # scatter plot, ...