random_state=None) 五、回归生成器 make_regression 回归生成器所产生的回归目标作为一个可选择的稀疏线性组合的具有噪声的随机的特征。 它的信息特征可能是不相关的或低秩(少数特征占大多数的方差),也即用于回归任务测试的样本生成器。 sklearn.datasets.make_regression( n_samples=100, n_features=100, n_infor...
生成各向同性的用于聚类的高斯点。 sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100, n_features=2, *, centers=None, cluster_std=1.0, center_box=(-10.0,10.0), shuffle=True, random_state=None, return_centers=False) 参数 n_samples: int or array-like, optional(default=100) ifint: 表示样本总数,均...
产生聚类数据集 sklearn.datasets.make_blobs() [太阳]选择题 以下python代码结果错误的一项是? import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_blobs data,label=make_blobs(n_samples=100,n_features=2,centers=2) plt.scatter(data[:, 0], data[: ,1], c=label) plt.show() A选...
from sklearn.datasets import make_blobs 调用datasets模块中的make_blobs函数生成数据: make_blobs函数是datasets模块中的一个非常实用的函数,用于生成多类单标签的简单二维或三维数据点集。这些数据点通常被用作聚类算法的测试数据集。 以下是一个使用make_blobs函数生成数据的示例代码: python from sklearn.dataset...
sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100, n_features=2, centers=3, cluster_std=1.0, center_box=(-10.0, 10.0), shuffle=True, random_state=None) 参数含义: n_samples: int, optional (default=100) The total number of points equally divided among clusters. ...
sklearn 中 make_blobs模块使用 sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100, n_features=2, centers=3, cluster_std=1.0, center_box=(-10.0, 10.0), shuffle=True, random_state=None) 属性含义: n_samples: int, optional (default=100) The total number of points equally divided among clusters....
利用sklearn.datasets.make_blobs生成数据 from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs #生成数据集 X,y=make_blobs(n_samples=50,centers=2,random_state=0,cluster_std=0.6) #n_samples=50意思取50个点,centers=2意思是将数据分为两 ...
make_blobs方法: sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100,n_features=2,centers=3, cluster_std=1.0,center_box=(-10.0,10.0),shuffle=True,random_state=None) make_blobs 函数是为聚类或分类产生数据集,产生一个数据集和相应的标签 n_samples: 表示数据样本点个数,默认值100 ...
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sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100, n_features=2, *, centers=None, cluster_std=1.0, center_box=(- 10.0, 10.0), shuffle=True, random_state=None, return_centers=False) 生成用于聚类的各向同性高斯斑点。 在用户指南中阅读更多信息。 参数: n_samples:int 或类似数组,默认=100 如果是 int...