sklearn.datasets 中主要包含了4类数据集。 1.1Toy datasets(玩具数据集) scikit-learn 内置的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。比如:鸾尾花、波士顿房价等数据集。 Toy datasets 通过sklearn.datasets.load_<name>加载
datasets数据集 分享一些学习到的知识 sklearn的数据集库datasets提供很多不同的数据集,主要包含以下几大类: 玩具数据集 真实世界中的数据集 样本生成器 样本图片 svmlight或libsvm格式的数据 从openml.org下载的数据 从外部加载的数据 用的比较多的就是1和3,这里进行主要介绍,其他的会进行简单介绍,但是...
azureml.opendatasets azureml.pipeline.core azureml.pipeline.steps azureml.synapse azureml.tensorboard azureml.train.automl.automl_model_explain azureml.train.automl.client azureml.train.automl.automl_adb_run azureml.train.automl.automlconfig
rfr.fit(X_train, y_train) rfr_y_predict = rfr.predict(X_test) class TensorFlowLinearRegressor(TensorFlowEstimator, RegressorMixin): """TensorFlow Linear Regression model.""" def __init__(self, n_classes=0, tf_master="", batch_size=32, steps=200, optimizer="SGD", learning_rate=0.1, t...
importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportmake_blobsfromsklearn.clusterimportKMeans 创建数据集 四个 簇中心在[-1,-1], [0,0],[1,1],[2,2] 簇方差分别为.4, .2, .2, .2 x, y = make_blobs(n_samples= 100, centers = [[-1,-1],[0,0],[1,1],[2,2]], n_features=...
fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.datasetsimportmake_classification X,y=make_classification(n_samples=1000,n_features=4,n_informative=2,n_redundant=0,random_state=0,shuffle=False)clf=RandomForestClassifier(n_estimators=100,max_depth=2,random_state=0)clf.fit(X,y)#生成的随机...
我们可以直接从SKLearn里面的datasets模块中引入,代码如下(代码可以在线上Jupyter环境中运行): # 导入工具库 fromsklearn.datasetsimportload_iris iris=load_iris() #数据是以「字典」格式存储的,看看 iris 的键有哪些。 iris.keys() 输出如下: dict_keys(['data','target','target_names','DESCR','feature_...
ffrom numpy import hstack, vstack, array, median, nanfrom numpy.random import choicefrom sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() #特征矩阵加工#使用vstack增加一行含缺失值的样本(nan, nan, nan, nan)#使用hstack增加一列表示花的颜色(0-白、1-黄、2-红),花的颜色是随机的,意味着...
1、机器学习篇:sklearn.datasets 官方文档在这里:sklearn.datasets,一些具体的使用参照:Dataset loading utilities。其实一些有完善官方文档的,看官方文档就足够了,自己整理只是加深一下印象。 将这个作为了解的基础,是因为虽然我们处理具体问题时得到的数据都是具体的数据表,如csv文件之类的。但是在做演示时需要生成各种...
核心代码 输出结果 设计思路 核心代码 tf_lr = skflow.TensorFlowLinearRegressor(steps=10000, learning_rate=0.01, batch_size=50) tf_lr.fit(X_train, y_train) tf_lr_y_predict = tf_lr.predict(X_test) tf_dnn_regressor = skflow.TensorFlowDNNRegressor(hidden_units=[100, 40], ...