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...
### 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 n_features=25, # 特征个数 n_informative=3, # 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...
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。 n_features: 生成的特征数量,默认值为20。
make_classification函数可以创建不同类型的数据集,常用参数及默认值: n_samples: 生成多少条样本数据,缺省100条. n_features: 有几个数值类型特征,缺省为20. n_informative: 有用特征的个数,仅这些特征承载对分类信号,缺省为2. n_classes: 分类标签的数量,缺省为2. ...
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。...
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, ...
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 ...