from sklearn.datasets import fetch_california_housing from sklearn.linear_model import LinearRegression 2.读入数据 #sklearn中的california_housing数据,这里只做展示,相关教程可到sklearn中进行学习。 X, y = fetch_california_housing(return_X_y=True) #真实数据,本实验主要针对该数据进行训练 cal_data = ...
<functionsklearn.datasets.base.load_iris(return_X_y=False)> 我们调用 load_digits 加载手写数字图像数据集 digits = datasets.load_digits digits.keys 输出: dict_keys(['data','target','target_names','images','DESCR']) 我们再来看看通过fetch拉取数据的示例: #加州房屋数据集 california_housing = d...
fromsklearn.pipelineimportPipeline fromsklearn.pipelineimportFeatureUnion fromsklearn.imputeimportSimpleImputer fromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler fromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoder categoricalfeatures=['IQ','temper'] numeric_features=['income','height'] categoricalpipe=Pipeline([ ('select',Dat...
第四章介绍 Sklearn 里面的高级 API,即元估计器,有可以大大简化代码量的流水线 (Pipeline估计器),有集成模型 (Ensemble估计器)、有多类别-多标签-多输出分类模型 (Multiclass 和 Multioutput估计器) 和模型选择工具 (Model Selection估计器)。 本帖目录如下: 目录 第一章 -机器学习简介 1.1 定义和组成元素 1.2...
scikit-learn california housing dataset cal_housing.tgzNelson, Liu
fetch_california_housing: 用于获取加州房价数据集,常用于回归任务。 load_iris: 用于加载鸢尾花数据集,常用于分类任务。 make_classification: 用于生成模拟的二分类或多分类数据集,常用于测试分类算法。 这些函数和方法为机器学习提供了大量的数据集,使得用户可以快速地测试和验证其算法和模型。
from sklearn.datasetsimportfetch_california_housing housing=fetch_california_housing()m,n=housing.data.shape #np.c_按colunm来组合array housing_data_plus_bias=np.c_[np.ones((m,1)),housing.data]X=tf.constant(housing_data_plus_bias,dtype=tf.float32,name="X")y=tf.constant(housing.target.res...
sklearn 自带经典数据集 数据集名称描述类型维度 load_boston Boston房屋价格 回归 506*13 fetch_california_housing 加州住房 回归 20640*9 load_diabetes 糖尿病 回归 442*10 load_digits 手写字 分类 1797*64 load_breast_cancer 乳腺癌 分类、聚类 (357+212)*30 load_iris 鸢尾花 分类、聚类 (50*3)*4 ...
Describe the bug Observation: Dataset for fetch_california_housing fails with 403 forbidden error. Error: urllib.error.HTTPError: HTTP Error 403: Forbidden On Trying to reach the URL directly using the curl command as well fails: wget ht...
这段英文中有两个词computer program和learn,翻译成中文就是机器(计算机程序)和学习,整体翻译下来就是说:如果计算机程序在T任务上的性能(由P衡量)随着经验E而提高,则称计算机程序从经验E中学习某类任务T。 由上述机器学习的定义可知机器学习包含四个元素: ...