SKLearn作为通用机器学习建模的工具包,包含六个任务模块和一个数据导入模块: 监督学习:分类任务 [8] 监督学习:回归任务 [9] 无监督学习:聚类任务 [10] 无监督学习:降维任务 [11] 模型选择任务 [12] 数据预处理任务 [13] 数据导入模块 [14] 首先看看 SKLearn 默认数据格式和自带数据集。 SKLearn默认数据格式...
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...
自带的小数据集:安装后,这些数据集一并安装,xxx.load_xxx() 在线下载的数据集:下载远程数据集 计算机生成的数据集:通过某种数学算法,生成数据集 svmlight/svm格式的数据集:从文件冲去数据集 mldata.org:在线下载由mldata.org提供的大型数据集 第2章 scikit-learn自带数据集 ...
首先看看 SKLearn 默认数据格式和自带数据集。 SKLearn默认数据格式 Sklearn 里模型能直接使用的数据有两种形式: Numpy二维数组(ndarray)的稠密数据(dense data),通常都是这种格式。 SciPy矩阵(scipy.sparse.matrix)的稀疏数据(sparse data),比如文本分析每个单词(字典有100000个词)做独热编码得到矩阵有很多0,这时用n...
fromsklearn.preprocessingimportSomeModel 1. SomeClassifier, SomeRegressor, SomeModel 其实都叫做估计器 (estimator),就像 Python 里「万物皆对象」那样,Sklearn 里「万物皆估计器」。 此外,Sklearn 里面还有很多自带数据集供,引入它们的伪代码如下。 数据集 (Dataset) ...
Scikit-learn的数据集 基本的自带数据集: 以鸢尾花数据集为例,鸢尾花数据集采集的是鸢尾花的测量数据及其所属的类别。测量数据包括萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度。类别共分为3类:Iris Setosa,Iris Versicolour, Iris Virginica。该数据集可用于多分类问题。
2.1 自带数据集的导入 Scikit-learn提供了非常多的内置数据集,并且还提供了一些创建数据集的方法,这些数据集常用于演示各种机器学习算法的使用方法。这些数据集分为两种类型:小规模的玩具数据集(Toy Datasets)和大规模的真实世界数据集(Real-World Datasets)。以下是几个常见的玩具数据集: ...
scikit-learn内置数据集 scikit-learn 现在最新稳定版本为0.20.0 提供了以下几个数据集 其中数据路径都在sklearn包下的datasets/data目录下 下面我分别介绍每个数据集 iris iris是个多类别数据集,每个类别下有50个样本,特征4维,且都是实数类型, 适用于分类模型...
在scikit-learn下的datasets子包里,也自带了一个Iris数据集,这个数据集和原始数据集的区别就是scikit-learn已经帮我们提前处理好了空值等问题,可以直接输入模型用来训练。所以为了方便起见,我们直接使用scikit-learn的数据集。加载方法如下: fromsklearn.datasetsimportload_ir...
load_dataset("iris")# 载入数据 from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris()# 载入数据 seaborn 自带经典数据集 anscombe:Anscombe's quartet(安斯康四重奏),用来强调数据可视化的重要性 titanic:泰坦尼克号数据集,用于数据清洗、探索性数据分析(EDA)、机器学习等。 iris:鸢尾花数据集 sklearn 自带...