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) 该数据集包含了 506 个波士顿地区的房屋数据,其中每个数据点都有 13 个变量(例如犯罪率、房产税率、房间数量等...
from sklearn.datasets import load_boston boston = load_boston() #导入数据集 print("特征名:",boston.feature_names)#获取特征的名字 print("特征为:",boston.data[0])#获取第一条数据 print("标签为:",boston.target[0])#获取第一条数据的标签 特征名: ['CRIM' 'ZN' 'INDUS' 'CHAS' 'NOX' 'R...
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...
那今天就写写sklearn库的一部分简单内容吧,包括数据集调用,聚类,轮廓系数等等。 自带数据集API 数据集函数中文翻译任务类型数据规模 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...
boston_data = datasets.load_boston() print(type(boston_data)) print(type(boston_data.data)) print(type(boston_data.target)) print(type(boston_data['data'])) print(type(boston_data['target'])) ''' <class 'sklearn.utils.Bunch'> ...
from sklearn.datasets import load_diabetes diabetes = load_diabetes() X = diabetes.data # 特征数据 y = diabetes.target # 目标变量 波士顿房价数据集(Boston Housing dataset): 注意:从scikit-learn 1.2版本起,该数据集已被移除,因为其包含一些伦理问题。建议使用其他替代数据集,如加利福尼亚房价数据集。
本文重点介绍前两类：Toy datasets和Real world datasets。波士顿房价数据集（Boston Housing Dataset）包含了506个波士顿地区的房屋数据，每个数据点包含13个变量（如犯罪率、房产税率、房间数量等）和一个目标变量（房屋价格的中位数）。该数据集由Harrison, D.和Rubinfeld, D.L.于1978年发布，并被用于...
该数据集是Boston房价预测数据集替代数据集,随着scikit-learn版本的更新,以后我们将使用该数据集进行回归预测任务的练习。 数据集加载代码: # california房价预测数据集fromsklearn.datasetsimportfetch_california_housing housing_california = fetch_california_housing() ...
fromsklearnimportdatasets#导入库boston_X,boston_y = datasets.load_boston(return_X_y=True)#导入波士顿房价数据 X,Y 分别输出 data = boston['data']#数据label = boston['target']#数据对应的标签feature = boston['feature_names']#特征的名称df = pd.DataFrame(np.column_stack((data,label)),columns...
from sklearn import datasets # 导入库 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,) ...