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...
示例1:使用 make_circles() make_circles生成具有球形决策边界的二维二进制分类数据。 Python 3 from sklearn.datasets import make_circles import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt X, y = make_circles(n_samples=200, shuffle=True, noise=0.1, random_state=42) plt.scatter(X[:, 0], X[...
sklearn.datasets.make_circles - scikit-learn 0.23.1 documentation包括使用实例 sklearn.datasets.make_circles
- 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。 以下是make_blobs( )、make_circles( )和make_moon...
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[...
分类是将标签分配给数据的问题。在本节中,我们将看三个分类问题:blobs、moons 和 circles。 Blobs 分类问题 make_blobs() 函数可被用于生成具有高斯分布的 blobs 点。你可以控制生成 blobs 的数量,生成样本的数量以及一系列其他属性。考虑到 blobs 的线性可分性质,该问题也适用于线性分类问题。
python使用sklearn生成环形和半环型数据,代码传送门:from sklearn.datasets import make_circlesfrom sklearn.datasets import make...
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 ...
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, ...
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_s