目录第一类:Toy datasets第二类:Real world datasets第三类:Generated datasets 生成式数据集第四类:Loading other datasets 其它来源数据集本文重点介绍前两类。 波士顿房价数据集(Boston Housing Dataset)…
示例简介 本示例对比介绍了模型复杂度如何影响预测准确性和计算性能。 数据集是:波士顿住房数据集(Boston Housing dataset)用于回归,20个新闻组数据集( 20 Newsgroups dataset)用于分类。 这里,对比了多个分类和回归模型,对于每类模型,我们通过选择相关的模型参数来使模型的复杂性发生变化, 并测量对计算性能(延迟)和预...
鸢尾花数据集(Iris dataset):经典的分类数据集,包含了150个样本,分为3个类别,每个样本有4个特征。 手写数字数据集(Digits dataset):包含了1797个手写数字的灰度图像,每个图像大小为8x8,用于识别手写数字。 波士顿房价数据集(Boston Housing dataset):用于回归任务,包含了506个样本和13个特征,目标值是房屋价格的中位...
boston = datasets.load_boston() # 导入波士顿房价数据 print(boston.keys()) # 查看键(属性) ['data','target','feature_names','DESCR', 'filename'] print(boston.data.shape,boston.target.shape) # 查看数据的形状 (506, 13) (506,) print(boston.feature_names) # 查看有哪些特征 这里共13种 ...
fetch_<dataset_name> 远程加载数据 make_<dataset_name> 构造数据集 玩具数据集 scikit-learn 内置有一些小型标准数据集,不需要从某个外部网站下载任何文件,用datasets.load_xx()加载。 (一) 波士顿房价 统计了波士顿506处房屋的13种不同特征( 包含城镇犯罪率、一氧化氮浓度、住宅平均房间数、到中心区...
from sklearn.datasets import load_boston #从sklearn.datasets导入波士顿房价数据 boston = load_boston() #将数据存储在变量boston里 print(boston.DESCR) #打印数据 '''其中 CRIM: 城镇人均犯罪率 ZN: 住宅用地所占比例 INDUS: 城镇中非住宅用地所占比例 ...
datasets import load_boston # Load the Boston Housing dataset boston = load_boston() # Print the dataset description print(boston.describe()) Code for loading the Boston Housing dataset using sklearn. Retrieved from https://scikit-learn.org/0.15/modules/generated/sklearn.datasets.load_boston....
housing = fetch_openml(name="house_prices", as_frame=True) 用于Ames 住房数据集。 加载并返回 boston house-prices 数据集(回归)。 在用户指南中阅读更多信息。 警告 波士顿房价数据集存在道德问题:正如[1]中所调查的,该数据集的作者设计了一个不可逆变量“B”,假设种族self-segregation对房价有积极影响[2...
//archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Housing\n\n\nThis dataset was taken from the StatLib library which is maintained at Carnegie Mellon University.\n\nThe Boston house-price data of Harrison, D. and Rubinfeld, D.L. 'Hedonic\nprices and the demand for clean air', J. Environ. Economics ...
【sklearn】dataset模块(1)—— 玩具数据集、远程数据集 本文介绍sklearn.datasets模块 本文是从jupyter文档转换来的,某个代码块不一定能直接复制运行,代码输出结果统一以注释形式添加在代码最后 文章目录 0. 前置 0.1 关于Sklearn...