四、多标签生成器 make_multilabel_classification sklearn.datasets.make_multilabel_classification( n_samples=100, n_features=20, n_classes=5, n_labels=2, length=50, allow_unlabeled=True, sparse=False, return_indicator='dense', return_distributions=False, random_state=None) 五、回归生成器 make_...
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: 【数据集生成器“data...
make_multilabel_classification( ) 生成多类多标签数据集 make_regression( ) 生成回归任务的数据集 make_s_curve( ) 生成S型曲线数据集 make_sparse_coded_signal( ) 生成信号作为字典元素的稀疏组合 make_sparse_spd_matrix( ) 生成稀疏堆成的正定矩阵 make_sparse_uncorrelated( ) 使用稀疏的不相关设计生成随...
3.2 生成分类数据:make_classification # 案例2:生成分类数据:make_classification from sklearn.datasets import make_classification # n_samples:样本数 # n_features:特征数目 # n_classes:分类数目 # n_redundant:冗余数 X,labels=make_classification(n_samples=300, n_features=2, n_classes = 2, n_redun...
Multilabel classification 多标签分类: 给每一个样本分配一系列标签。这可以被认为是预测不相互排斥的数据点的属性,例如与文档类型相关的主题。一个文本可以归类为任意类别,例如可以同时为政治、金融、 教育相关或者不属于以上任何类别。 Multioutput regression 多输出分类: 为每个样本分配一组目标值。这可以认为是预测...
X, Y = make_multilabel_classification(n_classes=2, n_labels=1, allow_unlabeled=False, random_state=1) plot_subfigure(X, Y,3,"Without unlabeled samples + CCA","cca") plot_subfigure(X, Y,4,"Without unlabeled samples + PCA","pca") ...
make_multilabel_classification 产生多类多标签随机样本,这些样本模拟了从很多话题的混合分布中抽取的词袋模型,每个文档的话题数量符合泊松分布,话题本身则从一个固定的随机分布中抽取出来,同样的,单词数量也是泊松分布抽取,句子则是从多项式抽取。 用于回归任务的 数据集简介 make_regression 产生回归任务的数据集,期望目...
Multilabel case: >>> from sklearn.datasets import make_multilabel_classification >>> from sklearn.multioutput import MultiOutputClassifier >>> X, y = make_multilabel_classification(random_state=0) >>> clf = MultiOutputClassifier(clf).fit(X, y) ...
make_moons/make_moons:生成二维分类数据集时可以帮助确定算法(如质心聚类或线性分类),包括可以选择性加入高斯噪声。它们有利于可视化。用球面决策边界对高斯数据生成二值分类。 多标签 make_multilabel_classification:生成多个标签的随机样本。 二分聚类 make_biclusters:Generate an array with constant block diagonal ...
from sklearn.metrics import confusion_matrix # Dataset init x, y = make_multilabel_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_classes=3, n_labels=1, random_state=0) y = y.sum(axis=1) x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=0, test_size...