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_classification(n_samples=100, n_features=20, n_informative=2, n_redundant=2,n_repeated=0, n_classes=2, n_clusters_per_class=2, weights=None, flip_y=0.01, class_sep=1.0, hypercube=True,shift=0.0, scale=1.0, shuffle=True, random_state=None) 功能:生成样本集,通常...
利用sklearn生成分类数据集 sklearn.datasetsimportmake_classification x,y=make_classification(n_samples=10000,n_classes=2,n_features=60,n_informative=30,n_redundant=30,n_clusters_per_class=2,weights=[0.95,],class_sep=2)y[y==1]=-1y[y==0]=1 n_samples: 生成的样本数量,默认值为100。 n_...
我们发现这个noise设置的越大,那么噪声就越大,factor设置的越大,两个环就越近。 3、make_classification() sklearn.datasets.make_classification(n_samples=100, n_features=20, n_informative=2, n_redundant=2, n_repeated=0, n_classes=2, n_clusters_per_class=2, weights=None, flip_y=0.01, class_...
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...
from sklearn import datasets '''载入威斯康辛州乳腺癌数据''' X,y = datasets.load_breast_cancer(return_X_y=True) '''获取自变量数据的形状''' print(X.shape) '''获取因变量数据的形状''' print(y.shape) 自变量X: 因变量y: Demo 3:糖尿病数据(适用于回归任务) ...
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 ...
1.2.2 生成分类数据 make_classification() from sklearn.datasets.samples_generator import make_classification X, y = make_classification(n_samples=6, n_features=5, n_informative=2, n_redundant=2, n_classes=2, n_clusters_per_class=2, scale=1.0, ...
1.2.2 用sklearn.datasets.make_classification来生成数据 通常用于分类算法 sklearn.datasets.make_classification(n_samples=100,n_features=20, n_informative=2,n_redundant=2,n_repeated=0,n_classes=2, n_clusters_per_class=2,weights=None,flip_y=0.01,class_sep=1.0, ...
from sklearn.datasetsimportload_sample_imageimportmatplotlib.pyplotasplt # 画图工具 img=load_sample_image('flower.jpg')# 加载sk自带的花朵图案 plt.imshow(img)plt.show() 3、生成自定义分类数据集 代码语言:javascript 复制 sklearn.datasets.make_classification(n_samples=100,n_features=20,n_informative...