make_classification产生多类单标签数据集,它为每个类分配服从一个或多个(每个维度)正态分布的点集,提供了为数据添加噪声的方式,包括维度相关性,无效特征(随机噪声)以及冗余特征等。 方法原型 sklearn.datasets.make_classification(n_samples=100, n_features=20, *, n_informative=2, n_redundant=...
print("\nClassifier performance on training dataset\n") print(classification_report(y_train, clf.predict(X_train), target_names=class_names)) print("#" * 50 + "\n") print("#" * 50) print("\nClassifier performance on test dataset\n") print(classification_report(y_test, y_test_pred,...
5. 2、利用 dataset 库自己创建数据集,可以按照自己的想法,去随机生成想要的数据集,比如可以用于回归的数据集,可以用于分类的数据集,可以用于聚类的数据集。 X,y = datasets.make_regression(n_samples=100,n_features=1, n_targets=1,noise=10,random_state=2020) #n_samples表示样本数量,n_features表示特征...
x, y = datasets.make_circles(n_samples=5000, noise=0.04, factor=0.7) noise:噪声 factor:内圆与外圆的距离 为1的时候最小 (三) 月牙 x, y = datasets.make_moons(n_samples=3000, noise=0.05) (四) 分类 x, y =datasets.make_classification(n_classes=4, n_samples=1000, n_features=2, n_...
1.2.2 用sklearn.datasets.make_classification来生成数据 通常用于分类算法 1 2 3 4 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, ...
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。...
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: ...
如何用Python计算特征重要性? ,我们将使用假随机数种子。下面列出了创建数据集的示例。 # testclassificationdatasetfromsklearn.datasetsimport...sklearn.datasetsimportmake_classificationfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfrommatplotlib
load_<dataset_name> 本地加载数据 fetch_<dataset_name> 远程加载数据 make_<dataset_name> 构造数据集 方法说明 本地加载数据集 数据集文件在sklearn安装目录下datasets\data文件下,如果有兴趣可进入模块目录查看 In [2]:datasets.load_*? datasets.load_boston #波士顿房价数据集 datasets.load_breast_...
from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.linear_model import Perceptron # 创建一个更大的数据集 X, y = make_classification(n_samples=100000, n_features=20, n_classes=2) # Init/Fit/Score clf = Perceptron() _ = clf.fit(X, y) ...