以上是使用scikit-learn 库进行k-最近邻(KNN)分类的流程,得到 KNN 分类器在 iris 数据集上的预测准确率。 二、加载数据 Scikit-learn处理的数据是存储为 NumPy 数组或 SciPy 稀疏矩阵的数字,还支持Pandas 数据框等可转换为数字数组的其它数据类型。 >>> import numpy as np# 导入了 NumPy 库,...
from sklearn.linear_model import LinearRegressionfrom sklearn.datasets import load_bostonfrom sklearn.model_selection import train_test_split# 加载数据集data = load_boston()# 划分训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2, ra...
scikit-learn自带少量数据集,比如说用于分类分析的鸢尾花数据集和数码数据集、用于回归分析的波士顿房价数据集。 数据集是一个字典类对象,它包括数据以及描述数据的元数据。这些数据被存放在包含n_samples, n_features数组的.data成员中。对于监督学习问题而言,还包括用于储存标签和结果的.target成员。下面以加载鸢尾花数...
SciKit-Learn库是专注于机器学习和数据挖掘的模块。 SciKit-Learn库中也自带一些数据集,我们可以尝试加载。 先从sklearn导入数据集模块,然后,可以使用数据集中的load_digits()方法加载数据: # Import `datasets` from `sklearn`fromsklearnimportdatasets# 加载 `digits` 数据集digits = datasets.load_digits()# 打...
数据科学中的第一步通常都是加载数据,我们首先学习怎么使用SciKit-Learn来加载数据集。 数据集的来源,通常有2个: 自己准备 第三方处获取 如果你不是研究人员,一般都会选择从第三方获取。有一些网站上,可以获取数据集: openml UCI 机器学习库 Kaggle 这个网页上,列出了很多数据集分享地址:kdnuggets.com/datasets/...
进行实例演示。先从网上下载该数据集,再在本地进行数据的加载。 ```python # 加载库 import os import sys ##配置utf-8输出环境 #reload(sys) #sys.setdefaultencoding("utf-8") # 设置当前工作路径 os.chdir("D:\\my_python_workfile\\Thesis\\sklearn_exercise") ...
利用scikit-learn库中的数据集学习数据分类 工欲善其事,必先利其器。 1、安装环境: pip install numpy scipy matplotlib scikit-learn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 2、常规导库操作: import pandasaspd #倒库操作 import numpyasnp
scikit-learn自带了一些经典的数据集,如鸢尾花数据集(Iris dataset)、乳腺癌数据集(Breast Cancer dataset)等,可以直接使用。同时,你也可以加载自己的数据集。 python from sklearn.datasets import load_iris daobjy.com/963sdv/ m.daobjy.com/963sdv/ ...
本文主要是演示scikit-learn自带的数据集的一些用法。本文介绍两种sklearn构建数据集的方式,一种是直接加载已有的数据集,另一种是通过工具构建一个数据集。 Demo importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression# 直接加载数据集loaded_data=datasets.load_boston()data...