本文简要介绍python语言中 sklearn.datasets.load_breast_cancer 的用法。 用法: sklearn.datasets.load_breast_cancer(*, return_X_y=False, as_frame=False) 加载并返回乳腺癌威斯康星数据集(分类)。 乳腺癌数据集是一个经典且非常简单的二元分类数据集。 Classes 2 每班样本 212(男),357(乙) 样品总数 569...
使用load_breast_cancer函数加载数据集,并将其赋值给变量cancer。 从cancer中提取特征数据,并将其存储为data: 数据集对象cancer有一个属性.data,它包含了特征数据。我们可以将其赋值给变量data。 (可选)从cancer中提取标签数据,并将其存储: 数据集对象cancer有一个属性.target,它包含了标签数据。根据用户需要,可以将...
from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB#导入先验概率为伯努利分布的朴素贝叶斯模型 #1.导入sklearn自带的数据集:威斯康星乳腺肿瘤数据集(load_breast_cancer)。 breast_cancer=load_breast_cancer() #2.打印数据集键值(keys),查看数据集包含的信息。 print(breast_cancer.keys()) #3.打印查看数据集中标注好的...
cancer=load_breast_cancer() print('breast_cancer数据集的长度为:',len(cancer)) print('breast_cancer数据集的类型为:',type(cancer)) # 代码 6-2 cancer_data = cancer['data'] #print('breast_cancer数据集的数据为:','\n',cancer_data) cancer_target = cancer['target'] ## 取出数据集的标签 ...
load_breast_cancer:乳腺癌数据集,特征为连续数值变量,标签为0或1的二分类任务 load_iris:经典鸢尾花数据集,特征为连续数值变量,标签为0/1/2的三分类任务,且各类样本数量均衡,均为50个 load_wine:红酒数据集,与鸢尾花数据集特点类似,也是用于连续特征的3分类任务,不同之处在于各类样本数量轻微不均衡 ...
from sklearn.datasets import load_breast_cancer #导入随机森林分类器 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier #选择模型搜索中的网格搜索 from sklearn.model_selection import GridSearchCV #选择模型搜索中的交叉验证 from sklearn.model_selection import cross_val_score ...
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) 这是一个糖尿病的数据集,主要包括442行数据,10个属性值,分别是:Age(年龄)、性别(Sex)、Body ...
可以使用sklearn.datasets模块的load_iris函数直接从sklearn加载鸢尾花数据集。 代码语言:javascript 复制 # To install sklearn pip install scikit-learn # Toimportsklearn from sklearn.datasetsimportload_iris # Load the iris dataset iris=load_iris()# Print the dataset descriptionprint(iris.describe()) ...
cancer = load_breast_cancer() x = cancer.data y= cancer.target x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y,random_state=42,test_size=test_size) # print(cancer.DESCR) feature_name = cancer.feature_names name = feature_name.tolist() ...
from sklearn.datasets import load_breast_cancer #随机森林分类器 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier #网格搜索 from sklearn.model_selection import GridSearchCV #交叉验证 from sklearn.model_selection import cross_val_score #画图用的 ...