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.metricsimport 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 i...
使用sklearn 的 make_classification 函数来生成一些简单的玩具数据: 注意到为二分类生成了一个数据集,这个数据集包括1000个数据点,每个特征20维。我们已经使用pandas的DataFrame类把数据和类别封装到一个共同的数据结构中。我们来看一看前5个数据点: 通过直接查看原始特征值,我们很难获得该问题的任何线索,即使在这个低...
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_state=No...
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默认生成二分类的样本,上面代码中,x代表了生成的样本空间(特征空间),y代表了生成样本的类别,使用1和0分别表示正例和反例: y=[0 0 0 1 0 1 1 1... 1 0 0 1 1 0] 然后将生成的样本分为训练数据和测试数据,并将其中的正例和反例也分开: ...
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, ...
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...
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。...
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, ...