sklearn.datasets.make_classification( n_samples=100,# 样本个数n_features=20,# 特征个数n_informative=2,# 有效特征个数n_redundant=2,# 冗余特征个数(有效特征的随机组合)n_repeated=0,# 重复特征个数(有效特征和冗余特征的随机组合)n_classes=2,# 样本类别n_clusters_per_class=2,# 蔟的个数weights...
sklearn.datasets.make_hastie_10_2(n_samples=12000, random_state=None) 1. 实例:利用Hastie算法,生成二分类数据 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.datasets import make_blobs from sklearn.datasets import make_gaussian_quantiles from sklearn.dat...
fromsklearn.datasetsimportmake_classification X, y=make_classification(n_samples=10000,# 样本个数 n_features=25,# 特征个数 n_informative=3,# 有效特征个数 n_redundant=2,# 冗余特征个数(有效特征的随机组合) n_repeated=0,# 重复特征个数(有效特征和冗余特征的随机组合) n_classes=3,# 样本类别 n...
from sklearn.datasets importmake_classificationfrom sklearn.preprocessing importStandardScalerfrom sklearn.decomposition importPCAfrom sklearn.pipeline importPipelineimport random random.seed(2024) np.random.seed(2024) 生成四分类数据 make_classification函数可以创建不同类型的数据集,常用参数及默认值: n_samples...
首先，让我们导入必要的库：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets import make_classification, make_regression, make_blobs, make_moons, make_circles, make_s_curve, make_swiss_roll, make_checkerboard1. 生成分类数据集要生成分类数据集，可以使用 make_classification函数。...
from sklearn import datasets '''载入手写数字数据''' data,target = datasets.load_digits(return_X_y=True) print(data.shape) print(target.shape) 这里我们利用matshow()来绘制这种矩阵形式的数据示意图: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ...
from sklearn.datasets import make_classification from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler # 生成一个具有样本不均衡的分类数据集 X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_informative=15, n_redundant=5, n_classes=2, weights=[0.05, 0.95], random_state=1337) ...
importnumpyasnpfromsklearn.metricsimportclassification_reportfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split,GridSearchCVfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.datasetsimportmake_classificationfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.decompositionimportPCAfromsklearn.pipelineimportPipeline...
1.3 Generated datasets(生成数据集) sklearn.datasets还提供了一系列函数来生成人工数据集,如make_classification、make_regression等。这些函数可以根据用户指定的参数生成用于分类、回归等任务的数据集。 1.4 Loading other datasets(加载其它的数据集) sklearn.datasets还提供...
make_classification 可用于分类 make_circles 可用于分类 make_moons 可用于分类 make_multilabel_classification 可用于多标签分类 make_regression 可用于回归 3.1 生成聚类数据:make_blobs # 案例 1:生成聚类数据:make_blobsfrom sklearn.datasets import make_blobs # 生成数据 make_blobs# 生成数据集# n_samples...