导入sklearn.datasets模块: 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...
random_state=None) 参考链接:sklearn.datasets.make_classification 参考链接:生成分类数据集(make_classification)
fromsklearnimportdatasets#导入库boston= datasets.load_boston()#导入波士顿房价数据print(boston.keys())#查看键(属性) ['data','target','feature_names','DESCR', 'filename']print(boston.data.shape,boston.target.shape)#查看数据的形状 (506, 13) (506,)print(boston.feature_names)#查看有哪些特征 ...
使用make_regression函数,生成样本数量为100,特征数量为2的数据集。并且用train_test_split函数将数据集分割成训练数据集和测试数据集。 代码如下: #coding=gbk; import numpy as np; import matplotlib.pyplot as plt; #生成用于回归分析的数据集 from sklearn.datasets import make_regression; #导入线性回归模型:...
X, y = datasets.make_regression(n_samples=100, n_features=1, n_targets=1, noise=10) #绘制散点图 plt.scatter(X, y) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 2、对样本集标准化 from sklearn import preprocessing # 将每一列特征标准化为标准正态分布,注意,标准化是针对每一列而言的 ...
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: ...
from sklearn.datasets import make_regression from joblib import load start_time = time.time() # 加载模型 loaded_model = load('linear_regression_model.joblib') # 使用加载的模型进行预测 new_X, _ = make_regression(n_samples=2, n_features=2, noise=0.1)predictions= loaded_model.predict(new_...
在sklearn.model_selection模块中,cross_val_score函数可以帮助我们实现这一点。以下是一个例子,其中我们使用了线性回归模型: from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.datasets import make_regression # 创建一个简单的回归问题 X, y =...
datasets.make_spd_matrix datasets.make_swiss_roll 下面以make_regression()函数为例,首先看看函数语法: make_regression(n_samples=100, n_features=100, n_informative=10, n_targets=1, bias=0.0, effective_rank=None, tail_strength=0.5, noise=0.0, shuffle=True, coef=False, random_state=None) ...
from sklearn.datasets import make_regression from sklearn.feature_selection import RFECV from sklearn.linear_model import Ridge # 随机生成一些假数据 X, y = make_regression(n_samples=10000, n_features=20, n_informative=10) # 新建学习器 rfecv = RFECV(estimator=Ridge(), cv=5) _ = rfecv.fi...