scikit-learn是一个用于Python的机器学习库,提供了大量用于数据挖掘和数据分析的工具。以下是对这些函数和方法的简要描述: clear_data_home: 清除数据集目录的内容。 dump_svmlight_file: 将数据集保存为SVMLight格式的文件。 fetch_20newsgroups: 下载20个新闻组的文本数据集。 fetch_20newsgroups_vectorized: 下载并...
from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() 1. 2. 模拟数据集 这些函数都是来自sklearn.datasets模块,用于生成模拟数据集。下面是对每个函数的简要解释,以及哪些是常用的: make_biclusters:生成一个二聚类数据集。不常用。 make_blobs:生成一个简单的二维聚类数据集。常用,主要用于演示聚类算法。
datasets.get_data_home(data_home=None) 返回scikit学习数据目录的路径。这个文件夹被一些大的数据集装载器使用,以避免下载数据。默认情况下,数据目录设置为用户主文件夹中名为“scikit_learn_data”的文件夹。或者,可以通过“SCIKIT_LEARN_DATA”环境变量或通过给出显式的文件夹路径以编程方式设置它。'〜'符号扩...
fromsklearn.datasetsimportload_iris iris=load_iris() fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(iris['data'], iris['target'], test_size=0.2) print('ThesizeofX_trainis',X_train.shape) print('Thesizeofy_trainis',y_train.shape) p...
下面是一个简单示例, 使用scikit-learn内置数据集diabetes dataset,先拆分数据集,然后均值填充缺失值,然后标准化,pipeline 组合起来;先fit 然后transform转换训练集和测试集。 import pandas as pd from sklearn.datasets import load_diabetes from sklearn.model_selection import train_test_split ...
但是在scikit-learn中,我们使用sklearn.preprocessing.MinMaxScaler来实现归一化功能, 其中参数feature_range还可以自己指定归一化的目标范围 代码如下: from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import pandas as pd import numpy as np data = [[11, 22, 33], [44, 55, 66], [77, 88, 99]] ...
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。
机器学习(scikit-learn)之数据集导入 码仔的亮仔 这次我们使用sklearn库直接导入库中已有数据集。 一、调用sklearn库 从sklearn.datasets库中调用load_diabetes函数。 除了可以调用diabetes这种基础数据库之外,sklearn库还提供了很多基础数据集 比如调用经典数据集iris输入以下代码即可: ...
scikit-learn_data preprocessing 主要简单介绍sklearn中的数据预处理preprocessing模块可以对数据进行标准化,而preprocessing 模块提供了数据预处理函数和预处理类,预处理类主要是为了方便添加到pipeline 过程中。 数据标准化 标准化预处理函数: preprocessing.scale(X,axis=0,with_mean=True,with_std=True,copy=True)#...
1python复制代码 2 from sklearn.datasets import load_iris 3 4# 加载鸢尾花数据集 5 iris = load_iris() 6 X = iris.data # 特征数据 7 y = iris.target # 标签数据 8 9 print(X.shape) # 输出特征数据的形状10 print(y.shape) # 输出标签数据的形状 3.数据预处理在训练模型...