需要NumPy和SciPy等其他包的支持，是Python语言中专门针对机器学习应用而发展起来的一款开源框架。
iris = load_iris()X = iris.datay = iris.target# 打印前5个样本数据和标签print("原始数据(前5个样本):")print(pd.DataFrame(X, columns=iris.feature_names).head())print("对应的标签:")print(y[:5])# 2. 数据预处理scale...
1. load_boston() 2. load_diabetes() 3. load_linnerud() 对于分类算法而言,常用数据集的加载函数如下 1. load_iris() 2. load_digits() 3. load_wine() 4. load_breast_cancer() 以load_iris为例,具体的用法如下 >>> from sklearn.datasets import * >>> data = load_iris() >>> data['d...
from sklearn import datasets loaded_data = datasets.load_iris() # 导入数据集的属性 #导入样本数据 data_X = loaded_data.data # 导入标签 data_y = loaded_data.target 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 方式3 # 直接返回 data_X, data_y = load_iris(return_X_y=True) 1. 2. 数据集使用汇总 f...
1. 载入iris数据 你还可以通过python的csv模块,或者NumPy的loadtxt函数,或者Pandas的read_csv()函数读取从UCI Iris dataset下载的csv文件。 from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() type(iris) sklearn.datasets.base.Bunch print iris.feature_names ...
iris = datasets.load_iris() iris.data # 查看iris数据 #输出省略 iris.target # 查看iris的target属性 查看花的种类, ''' 输出 array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
比如调用经典数据集iris输入以下代码即可: fromsklearn.datasetsimportload_iris #调用iris数据集 更多数据集的调用可以查看sklearn的api文件: api链接如下:https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.datasets 二、导入数据集 X,Y=load_diabetes(as_frame=True,return_X_y=True)#导入dia...
scikit-learn提供了一些标准数据集,例如 用于分类的iris和digits数据集 和波士顿房价回归数据集. fromsklearnimportdatasets iris=datasets.load_iris()#iris.keys() dict_keys(['data', 'target', 'target_names', 'DESCR', 'feature_names'])#data中是 存储的特征数据#target是label标签,就是所属的分类#targ...
iris=load_iris()print(iris.data) 运行结果 print(iris.target)# 输出真实标签print(len(iris.target))# 150个样本 每个样本4个特征print(iris.data.shape)print(iris.target_names)# 输出数据标签的名字 运行结果 Scikit-learn 的数据集的划分 在模型训练时,一般会把数据集划分成训练集、验证集合测试集,其中...
from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn.model_selection import cross_val_score# 加载数据集data = load_iris()# 创建模型对象model = DecisionTreeClassifier()# 进行K折交叉验证scores = cross_val_score(model, data.data, data.target, cv=5)# ...