random_state=None) sklearn.datasets.make_classification 生成分类数据集(make_classification)
这些数据集都可以在官网上查到,以鸢尾花为例,可以在官网上找到demo,http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/datasets/plot_iris_dataset.html
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 n_features: 是每个样本的...
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选项:该方法用于产生聚类数据集 B选项:n_samples表示样本数据量 C选项:用两个变量分别接收数据集和类标签 D选项:n_features表示分类...
sklearn 中的 make_blobs()函数make_blobs() 是 sklearn.datasets中的一个函数 主要是产生聚类数据集,需要熟悉每个参数,继而更好的利用 官方链接: https://scikit-learn.org/dev/modules/generated/sklearn.dat…
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. ...
1.2.1 生成回归数据 make_regression() from sklearn.datasets import make_regression 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) ...
make_blobs()是 sklearn.datasets中的一个函数。 主要是产生聚类数据集,产生一个数据集和相应的标签。 函数的源代码如下: defmake_blobs(n_samples =100, n_features =2, centers =3, cluster_std =1.0, center_box = (-10.0,10.0), shuffle =True, random_state =None):"""Generate isotropic Gaussian...
本文簡要介紹python語言中sklearn.datasets.make_blobs的用法。 用法: 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) ...
在“洗牌”参数下 sklearn.datasets.make_blobs,提供的描述是“洗牌样品”。洗牌的含义是什么,与不改组有何不同? 看答案 从源代码: if shuffle: # Randomly permute samples X, y = util_shuffle(X, y, random_state=generator) # Randomly permute features indices = np.arange(n_features) generator....