n_samples:样本数。 n_features:特征个数= n_informative() + n_redundant + n_repeated。 n_informative:多信息特征的个数。 n_redundant:冗余信息,informative特征的随机线性组合。 n_repeated=0:重复信息,随机提取n_informative和n_redundant 特征。 n_classes:分类类别。 n_clusters_per_class:某一个类别是...
make_classification( n_samples, n_features, n_informative, n_redundant, n_repeated, n_classes, n_clusters_per_class, weights, flip_y, class_sep, hypercube, shift, scale, shuffle, random_state ) n_samples: 一个整数表示将要生成的数据总量。默认值为100。 n_features: 一个整数,表示特征的...
neigh_ind:形状为(n_queries, n_neighbors)的数组,最近点在群体矩阵中的索引。 kneighbors_graph([X, n_neighbors, mode]) 计算X中点的(加权)k个最近邻的图。 参数: X:形状为(n_queries, n_features)的查询点或点。如果未提供,则返回每个索引点的邻居。在这种情况下,查询点不被视为自己的邻居。对于metri...
n_features = 2, # 设置特征数为2 n_samples = 200, # 设置样本数量为200 n_informative = 1, # 指定有用特征数量为1 n_redundant = 0, # 指定冗余特征,0为无冗余特征 n_clusters_per_class = 1, # 指定每个类别簇数为1 random_state = 3 # 指定随机数种子为3 ) plt.scatter ( X[:, 0],...
为了在Scikit-Learn中使用数据,需要一个维度为【n_samples, n_features】的二维特征居住证。 可以将每个样本独享的所有像素作为特征。 8*8 = 64 个特征。 平铺成长度为64 的 一维数组。 目标数组:表示每个数字的真实值。 无监督学习:降维 对64维参数进行可视化十分困难。 需要建筑 无监督学习方法将维度 降到 ...
X:形状数组[n_samples,n_features]生成的样本。 y:每个样本的类成员的整数标签[n_samples, ]。 2Sklearn数据库 引用 from sklearn.datasets import * Sklearn自带数据如下 在这些数据里面,以下数据是经常被用到的: l鸢尾花数据集:load_iris(),用于分类任务的数据集; ...
rfe = RFE(rf, n_features_to_select=10) rfe.fit(X, y) print(rfe.ranking_) 输出为[6 4 11 12 7 11 18 21 8 16 10 3 15 14 19 17 20 13 11 11 12 9 11 5 11] 6、XGBoost特性重要性 计算一个特性用于跨所有树拆分数据的次数。更多的分裂意味着更重要。
#加入噪音 def LinearRegression_for_make_regression_add_noise(): myutil = util() X,y = make_regression(n_samples=100,n_features=1,n_informative=2,noise=50,random_state=8) X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X, y, random_state=8,test_size=0.3) clf = LinearRegression...
n_features=2,n_informative=2,n_redundant=0,n_repeated=0, n_classes=2,n_clusters_per_class=1) #输出自变量属性和目标变量属性结构 print(data.shape) print(target.shape) #可视化 plt.scatter(data[:,0],data[:,1],c=target) plt.show() ...
n_features = X.shape[1]#每个特征向量的维度,返回行数列数 # the label to predict is the id of the person y = lfw_people.target target_names = lfw_people.target_names n_classes = target_names.shape[0] print("Total dataset size:") ...