datasets.make_checkerboard datasets.make_circles datasets.make_classification datasets.make_friedman1 datasets.make_friedman2 datasets.make_friedman3 datasets.make_gaussian_quantiles datasets.make_hastie_10_2 datasets.make_low_rank_matrix datasets.make_moons datasets.make_multilabel_classification datasets.mak...
scatter(data[:,0],data[:,1],c=target) plt.show() data,target = datasets.make_classification(n_classes=4,n_samples=1000,n_features=2,n_informative=2,n_redundant=0,n_clusters_per_class=1) print(data.shape) plt.scatter(data[:,0],data[:,1],c=target) plt.show() x,y = datasets...
datasets.fetch_species_distributions 下载下来的数据,默认保存在~/scikit_learn_data文件夹下,可以通过设置环境变量SCIKIT_LEARN_DATA修改路径,datasets.get_data_home()获取下载路径 (3)datasets.make_*?:构造数据集 In [4]: datasets.make_*? datasets.make_biclusters datasets.make_blobs datasets.make_checkerbo...
下载下来的数据,默认保存在~/scikit_learn_data文件夹下,可以通过设置环境变量SCIKIT_LEARN_DATA修改路径,datasets.get_data_home()获取下载路径 In [5]: datasets.get_data_home() Out[5]:'G:\\datasets' ③datasets.make_*?:构造数据集 In [4]: datasets.make_*? datasets.make_biclusters datasets.make...
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...
Generate an array with constant block diagonal structure for biclustering:[<X>,<rows>,<cols>=]sklearn.datasets.make_biclusters(<shape>,<n_clusters>[,noise=0.0,minval=10,maxval=100,shuffle=True,random_state=None]) Generate isotropic Gaussian blobs for clustering:[<X>,<y>,<centers>=]sklearn...
make_moons/make_moons:生成二维分类数据集时可以帮助确定算法(如质心聚类或线性分类),包括可以选择性加入高斯噪声。它们有利于可视化。用球面决策边界对高斯数据生成二值分类。 多标签 make_multilabel_classification:生成多个标签的随机样本。 二分聚类 make_biclusters:Generate an array with constant block diagonal ...
datasets.make_biclusters(shape, n_clusters) 生成一个具有恒定块对角线结构的阵列,用于二聚体 datasets.make_checkerboard(shape, n_clusters) 生成具有块棋盘结构的数组,用于双向聚集 sklearn.decomposition: Matrix Decomposition(矩阵分解) 该sklearn.decomposition模块包括矩阵分解算法,其中包括PCA,NMF或ICA。该模块的...
fromsklearn.datasetsimportmake_blobsfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.clusterimportKMeans,DBSCANfromsklearn.decompositionimportPCAimportmatplotlib.pyplotasplt# 生成数据集X,y=make_blobs(n_samples=300,centers=4,cluster_std=0.60,random_state=0)# 标准化数据scaler=StandardScaler()X_scaled...
1662545 covariance cross_decomposition datasets decomposition ensemble experimental externals feature_extraction feature_selection gaussian_process impute inspection linear_model manifold metrics mixture model_selection neighbors neural_network preprocessing semi_supervised ...