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。...
datasets.load_ datasets.fetch_ datasets.make_ 比如我们调用load_iris from sklearn import datasets datasets.load_iris 输出如下: <functionsklearn.datasets.base.load_iris(return_X_y=False)> 我们调用load_digits加载手写数字图像数据集 digits=datasets.load_digits() digits.keys() 输出: dict_keys(['data...
make_sparse_uncorrelated( ) 使用稀疏的不相关设计生成随机回归问题 make_spd_matrix( ) 生成随机堆成的正定矩阵 make_swiss_roll( ) 生成瑞士卷曲线数据集 数据集读取的部分代码: from sklearn import datasets import matplotlib.pyplot as plt iris = datasets.load_iris() features = iris.data target = ...
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.make_regression datasets.make_s_curve datasets.make_sparse_coded_signal datasets.make_sparse_spd_matrix datasets.make_sparse...
datasets.make_regression datasets.make_s_curve datasets.make_sparse_coded_signal datasets.make_sparse_spd_matrix datasets.make_sparse_uncorrelated datasets.make_spd_matrix datasets.make_swiss_roll 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.
datasets.make_moons datasets.make_multilabel_classification datasets.make_regression datasets.make_s_curve datasets.make_sparse_coded_signal datasets.make_sparse_spd_matrix datasets.make_sparse_uncorrelated datasets.make_spd_matrix datasets.make_swiss_roll ...
make_moons()make_circles()svmlight/libsvm格式的数据集svmlight/libsvm的每一行样本的存放格式<label> <feature-id>:<feature-value> <feature-id>:<feature-value>... 使用下面的方式导入该格式的数据集X_train, y_train = sklearn.datasets.load_svmlight_file('train.txt') ...
datasets.make_<TAB>点击键盘上的 <TAB> 键就可以看到很多完整的文件名,看下面动图就明白了。Load 一个数字小数据集 digits? digits = datasets.load_digits()digits.keys() dict_keys(['data', 'target', 'target_names', 'images', 'DESCR'])Fetch 一个加州房屋...
make_moons() image make_circles() image svmlight/libsvm格式的数据集 svmlight/libsvm的每一行样本的存放格式 <label> <feature-id>:<feature-value> <feature-id>:<feature-value>... 使用下面的方式导入该格式的数据集 X_train, y_train = sklearn.datasets.load_svmlight_file('train.txt') 还可以...
Generate an S curve dataset:[<X>,<t>=]sklearn.datasets.make_s_curve([n_samples=100,noise=0.0,random_state=None]) Generate a signal as a sparse combination of dictionary elements:[<data>,<dictionary>,<code>=]sklearn.datasets.make_sparse_coded_signal(<n_samples>,<n_components>,<n_feat...