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...
预先获取鸢尾花数据,运行如下代码: from sklearn import datasets import pandas as pd iris =datasets.load_iris() iris_X = iris.data # 鸢尾花特征 iris_Y = iris.target # 鸢尾花标签 # 直接用上面两个训练也没有问题,本教程将它们整理成表格,更贴近现实。 iris_data = pd.DataFrame(iris.data,columns...
首先,我们需要导入sklearn.datasets模块,这样我们才能访问其中的make_regression函数。 python from sklearn.datasets import make_regression 调用make_regression函数生成回归数据集: make_regression函数用于生成一个随机的回归问题数据集。该函数有多个参数,允许用户自定义数据集的特性,例如样本数量、特征数量、噪声水平等...
from sklearn.datasets import make_regression from matplotlib import pyplot X, y, coef = make_regression(n_samples=200, n_features=1, n_informative=1, n_targets=1, bias = 0, effective_rank=None, noise = 20, tail_strength=0,random_state=0, coef = True) print(X[:10])#输出前十个 p...
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_<dataset_name> 构造数据集 玩具数据集 scikit-learn 内置有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。 (一) 波士顿房价 统计了波士顿506处房屋的13种不同特征( 包含城镇犯罪率、一氧化氮浓度、住宅平均房间数、到中心区域的加权距离以及自住房平均房价等 )...
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 还提供了一些加载其它数据集的方法,例如: Sample...
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.linear_model import LinearRegression import matplotlib.pylab as plt x, y = datasets.make_regression(n_samples=100, n_features=1, n_targets=1, noise=1) plt.scatter(x,y) plt.show() x, y = datasets.make_regression(n_samples=100, ...
在Sklearn的LinearRegression类中,可以通过设置fit_intercept参数来控制是否计算截距项,但默认情况下并没有正则化功能。要实现正则化,可以使用Ridge(L2正则化)或Lasso(L1正则化)类。 下面是一个使用L2正则化的线性回归示例: from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.datasets import make_regression # 生...