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 ...
1.3 Generated datasets(生成数据集) 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...
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=...
make_moons()函数用于二进制分类并且将生成一个漩涡模式,或者两个moons。你可以控制 moon 形状中的噪声量,以及要生产的样本数量。 这个测试问题适用于能够学习非线性类边界的算法。下面的例子生成了一个中等噪音的moon数据集。 # generate 2dclassificationdataset X, y =make_moons(n_samples=100,noise ...
make_<dataset_name> 构造数据集 玩具数据集 scikit-learn 内置有一些小型标准数据集,不需要从某个外部网站下载任何文件,用datasets.load_xx()加载。 (一) 波士顿房价 统计了波士顿506处房屋的13种不同特征( 包含城镇犯罪率、一氧化氮浓度、住宅平均房间数、到中心区域的加权距离以及自住房平均房价等 )...
This illustrates the `datasets.make_multilabel_classification` dataset generator. Each sample consists of counts of two features (up to 50 in total), which are differently distributed in each of two classes.Points are labeled as follows, where Y means the class is present: ...
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: ...
1.2.2 用sklearn.datasets.make_classification来生成数据 通常用于分类算法 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, ...
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...