sklearn.datasets.make_classification( n_samples=100,# 样本个数n_features=20,# 特征个数n_informative=2,# 有效特征个数n_redundant=2,# 冗余特征个数(有效特征的随机组合)n_repeated=0,# 重复特征个数(有效特征和冗余特征的随机组合)n_classes=2,# 样本类别n_clusters_per_class=2,# 蔟的个数weights...
import numpy as np from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition ...
sklearn.make_classification sklearn.datasets.make_classification(n_samples=100, n_features=20, n_informative=2, n_redundant=2, n_repeated=0, n_classes=2, n_clusters_per_class=2, weights=None, flip_y=0.01, class_sep=1.0, hypercube=True,shift=0.0, scale=1.0, shuffle=True, random_st...
make_classification创建用于分类的数据集, 官方文档### 创建模型 def create_model(): # 生成数据 from sklearn.datasets import make_classification X, y = make_classification(n_samples=10000, # 样本个数 …
sklearn.datasetsimportmake_classification x,y=make_classification(n_samples=10000,n_classes=2,n_features=60,n_informative=30,n_redundant=30,n_clusters_per_class=2,weights=[0.95,],class_sep=2)y[y==1]=-1y[y==0]=1 n_samples: 生成的样本数量,默认值为100。
首先,我们需要导入sklearn.datasets模块,这个模块包含了多种用于生成数据集的工具,make_classification就是其中之一。 python from sklearn.datasets import make_classification 调用make_classification函数生成分类数据集: make_classification函数可以用来生成随机的n类分类问题。通过这个函数,我们可以指定数据的样本数量、...
1.2.2 生成分类数据 make_classification() from sklearn.datasets.samples_generator import make_classification X, y = make_classification(n_samples=6, n_features=5, n_informative=2, n_redundant=2, n_classes=2, n_clusters_per_class=2, scale=1.0, ...
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。...
X, y = make_classification(n_samples=100000, n_features=20, n_classes=2) # Init/Fit/Score clf = Perceptron() _ = clf.fit(X, y) clf.score(X, y) .feature_selection.SelectFromModel Sklearn 中另一个基于模型的特征选择模型是 SelectFromModel。它不像RFECV那样健壮,但由于它具有较低的计算成...
1.2.2 用sklearn.datasets.make_classification来生成数据 通常用于分类算法make_classification输入: n_features :特征个数= n_informative() + n_redundant + n_repeated n_informative:多信息特征的个数 n_redundant:冗余信息,informative特征的随机线性组合 n_repeated :重复信息,随机提取n_informative和n_redundant...