scikit-learn 的 datasets 模块包含测试数据相关函数,主要包括三类: datasets.load_*():获取小规模数据集。数据包含在 datasets 里 datasets.fetch_*():获取大规模数据集。需要从网络上下载,函数的第一个参数是 data_home,表示数据集下载的目录,默认是 ~/scikit_learn_data/。要修改默认目录,可以修改环境变量...
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。 内置的数据集 这些函数都是来自sklearn.datasets模块,用于加载不同的数据集。下面是每个函数的简要描述和常用的数据集: load_diabetes:这个函数用...
from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering from matplotlib import pyplot # 定义数据集 X, _ = make_classification(n_samples=1000, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, n_clusters_per_class=1, random_state=4) # 定义模型 model =...
复制 >>>from sklearnimportdatasets>>>X,y=datasets.make_classification(1000,20,n_informative=3)>>>from sklearn.treeimportDecisionTreeClassifier>>>dt=DecisionTreeClassifier()>>>dt.fit(X,y) 好的,所以既然我们训练了基本的分类器,我们可以快速地查看它: 代码语言:javascript 复制 >>>from StringIOimpor...
datasets.fetch_*():获取大规模数据集。需要从网络上下载,函数的第一个参数是 data_home,表示数据集下载的目录,默认是 ~/scikit_learn_data/。要修改默认目录,可以修改环境变量SCIKIT_LEARN_DATA。数据集目录可以通过datasets.get_data_home()获取。clear_data_home(data_home=None)删除所有下载数据。
sklearn.datasets.fetch_openml:用于从OpenML获取数据集。 sklearn.datasets.fetch_lfw_people:用于获取LFW人脸数据集。 2数据处理模块(Data Preprocessing): sklearn.preprocessing:提供特征缩放、标准化、编码、缺失值处理等功能。 sklearn.impute:用于填充缺失数据的模块。 sklearn.feature_selection:包括特征选择方法,...
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。 内置的数据集 这些函数都是来自sklearn.datasets模块,用于加载不同的数据集。下面是每个函数的简要描述和常用的数据集: ...
datasets.fetch_*():获取大规模数据集。需要从网络上下载,函数的第一个参数是 data_home,表示数据集下载的目录,默认是 ~/scikit_learn_data/。要修改默认目录,可以修改环境变量SCIKIT_LEARN_DATA。数据集目录可以通过datasets.get_data_home()获取。clear_data_home(data_home=None)删除所有下载数据。
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.datasets import make_classification import matplotlib.pyplot as plt X, y = make_classification(random_state=0)X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=42)svc = SVC(random_state=42)svc.fit(X_...
>>> from sklearn.datasets import * >>> data = load_iris() >>> data['data'] array([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2], [4.9, 3. , 1.4, 0.2], [4.7, 3.2, 1.3, 0.2], [4.6, 3.1, 1.5, 0.2], [5. , 3.6, 1.4, 0.2], [5.4, 3.9, 1.7, 0.4], ...