SKLearn数据集操作API

最新推荐文章于 2023-05-14 19:27:14 发布
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#机器学习

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使用sklearn将数据集分为训练集和测试集
修炼之路
03-07 6万+
在使用机器学习算法之前，通常我们需要先将数据集分为训练集和测试集。在分配训练集和测试集的时候，如果测试集的数据越小，对模型的泛化误差的估计将会越不准确。所以，在划分数据集的时候我们需要进行权衡。在实际应用中，基于整个数据集数据的大小，训练集数据和测试集数据的划分比例是6:4、7:3或8:2。对于庞大的数据可以使用9:1，甚至是99:1。我们可以直接使用sklearn提供的train_test_sp...
sklearn数据集操作API
Blankit1的博客
03-27 275
sklearn数据集的使用
qq_35810838的博客
03-20 1761
机器学习一般的数据会划分为两个部分： 训练数据：用于训练，构建模型（75%） 测试数据：在模型检查时使用，用于评估模型是否有效（25%） 数据划分API: sklearn.model_selection.train_test_split（）返回数据的类型的顺序（训练数据特征，测试数据特征，训练数据目标值，测试数据的目标值），这个顺序必须一致，不能改变。 获取数据API: skl...
sklearn机器学习iris数据集（含说明）
12-22
具体说明见：http://blog.youkuaiyun.com/java1573/article/details/78865495
Python-Sklearn内置数据集介绍与“三板斧”
rettbbetter的博客
02-03 4915
对sklearn中的内置数据集鸢尾花数据集（iris）和波士顿房价数据集（boston）以及手写数字数据集（digits）为例，学习查看sklearn中自带数据集的相关概论以及数据处理“三板斧”。
20190624——实战一下 sklearn数据集的使用
寄蜉蝣于天地，渺沧海之一粟。
06-24 953
使用这个函数，我们就可以返回一个数据集， 获取小的用load_* 大的就用fetch_* train test all from sklearn.datasets import load_iris def datasets_demo(): #sklearn数据集使用 #获取数据集 iris = load_iris() print("鸢尾花数据集：\n",ir...
scikit-learn笔记3 SKLearn数据集操作API 以及常用数据集介绍
weixin_44632711的博客
10-23 427
加载方法
机器学习入门-sklearn数据集
qq_54233039的博客
05-14 507
sklearn.datasets加载获取流行数据集获取小规模数据集，数据包含在datasets里*获取大规模数据集，需要从网络上下载，函数的第一个参数是data_home，表示数据集下载的目录，默认是~/scikit_learn_data/load和fetcch返回的数据类型datasets.base.Bunch(字典格式)data:特征数据数组，是[n_samples*n_features]的二维numpy.ndarray数组。
sklearn数据集操作1
shanshuyue的博客
10-21 271
numpy：基于python的数值计算包，用于存储操作多维数组 scipy:基于numpy设计的用于科学计算和工程设计的开发包 matplotlib：绘制二维图像 scikit learn整体结构介绍 分类：垃圾邮件检测、图像识别 算法：支持向量机，最近邻，随机森林，集成方法…… 回归：药物反应，股票价格 算法：支持向量机，核岭回归，lasso，弹性网…… 聚类：客户细分，分组实验输出 算法：k均值，谱聚类，均值漂移 维数约简：可视化，提高效率 算法：PCA，特征选择，非负矩阵分解…… 模型选择：通.
sklearn数据集操作2
shanshuyue的博客
10-22 766
可在线下载(Downloadable）的数据集 sklearn.datasets.fetch_ 20类新闻文本数据集： 该数据集包含了关于20个话题(topic）的18000条新闻报道，这些数据被分为两个子集：训练集和测试集。 20组新闻文本数据集API用法详解 野外带标记人脸数据集：fetch_lfw_people() fetch_lfw_pairs() 这是一个在互联网上收集的带标记的著名人物人脸集合，以Jpeg格式存储，官方网址:https//vis-www.cs.umass.e.
sklearn数据集、数据集划分与k-近邻算法
weixin_44457930的博客
04-10 1018
sklearn数据集API 加载获取流行数据集： （1）datasets.load_() 获取小规模数据集，数据包含在datasets里 （2）datasets.fetch_(data_home=None) 获取大规模数据集，需要从网络上下载，函数的第一个参数是data_home，表示数据集下载的目录，默认是 ~/scikit_learn_data/ load和fetch返回的数据类型datasets.base.Bunch(字典格式) data：特征数据数组，是 [n_samples * n_feature
sklearn数据集用法
weixin_62077732的博客
01-12 1283
机器学习入门-sklearn
使用sklearn生成数据集
qq_42991793的博客
02-18 7666
使用sklearn生成数据集 sklearn.datasets 中有多个生成数据集的方法 1.生成符合正态分布的聚类数据 sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100, n_features=2, centers=3, cluster_std=1.0, center_box=(-10.0, 10.0), shuffle=True, rando...
如何使用Sklearn生成自己的数据集
壮壮不太胖的学习笔记
04-24 7272
使用Sklearn生成数据集1.生成符合正态分布的聚类数据2.生成同心圆样本点3.生成模拟分类数据集4.生成太极型非凸集样本点5.同心圆形样本点6.生成二进制分类数据 1.生成符合正态分布的聚类数据 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_blobs x, y = make_blobs(n_samples...
【Python】读取sklearn数据集及常见操作记录（加载、划分、标准化、降维）
○( ＾皿＾)っHiahiahia…的博客
12-03 7436
本博客内容来源于： 《Python数据分析与应用》第6章使用sklearn构建模型，侵请删 相关网站链接 一、基本操作涉及的主要模块 1、数据获取模块：sklearn.datasets 2、模型选择模块：sklearn.model_selection 3、数据预处理模块：sklearn.preprocessing 4、特征分解模块：sklearn.decomposition 二、直接上完整代码 #...
机器学习框架之sklearn简介
weixin_30243533的博客
05-14 711
简介 今天为大家介绍的是scikit-learn。sklearn是一个Python第三方提供的非常强力的机器学习库，它包含了从数据预处理到训练模型的各个方面。在实战使用scikit-learn中可以极大的节省我们编写代码的时间以及减少我们的代码量，使我们有更多的精力去分析数据分布，调整模型和修改超参。（sklearn为包名） 基本概括 sklearn拥有可以用于监督和无监督学习的方法，一般来...
SKLearn分类器评估指标(一)
DAN_L的博客
05-24 2381
一、使用sklearn.metric包中的性能度量函数 （一）分类器性能指标 精度-召回率-F度量（Precision-Recall-F_measures） 损失函数(Loss Function) 接收机操作曲线(ROC Curves) 1、只限于二元单标签分类问题的评估指标 （1）matthews_corrcoef(y_true,y_pred[,…]计算二元分类中的Matthews相关系数（MCC） （2）precision_recall_curve(y_true,probas_pred)在不同的概率
SKLearn分类器评估标准1-准确率和混淆矩阵
DAN_L的博客
05-24 1355
一、准确率Accuracy score 二、混淆矩阵Confusion matrix
sklearn-learn数据集api
最新发布
06-18
### sklearn 数据集 API 使用方法及文档：`fetch_20newsgroups` 示例 #### 1. `fetch_20newsgroups` 函数的使用方法 `fetch_20newsgroups` 是 scikit-learn 中的一个数据加载工具，用于从 20 Newsgroups 数据集中加载文本数据[^1]。该函数允许用户通过参数控制加载的数据子集、类别过滤以及内容清理等。 以下是 `fetch_20newsgroups` 的主要参数说明： - **subset**: 指定加载的数据子集，可以是 `'train'`（训练集）、`'test'`（测试集）或 `'all'`（全部数据）。默认值为 `'train'`。 - **categories**: 一个字符串列表，用于指定需要加载的类别。如果为 `None`，则加载所有类别[^3]。 - **shuffle**: 是否对数据进行随机打乱。默认值为 `True`。 - **random_state**: 如果 `shuffle=True`，则此参数用于设置随机种子以保证结果可复现。 - **remove**: 一个元组，指定需要从文本中移除的内容。可以包含以下选项： - `'headers'`: 移除邮件头部信息。 - `'footers'`: 移除签名或尾部信息。 - `'quotes'`: 移除引用的其他消息。 #### 2. 返回值结构 `fetch_20newsgroups` 返回一个类似于字典的对象，包含以下字段： - **data**: 文本数据的列表，每个元素是一篇文档的内容。 - **target**: 每个文档对应的类别标签。 - **target_names**: 类别的名称列表。 - **filenames**: 文件名列表（如果适用）。 #### 3. 示例代码 以下是一个完整的示例，展示如何使用 `fetch_20newsgroups` 加载数据并打印部分内容： ```python from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups # 加载训练集和测试集 train_data = fetch_20newsgroups(subset='train', categories=None, shuffle=True, random_state=42, remove=('headers', 'footers', 'quotes')) test_data = fetch_20newsgroups(subset='test', categories=None, shuffle=True, random_state=42, remove=('headers', 'footers', 'quotes')) # 打印部分数据 print("-----------train_data.data[0]:----------------") print(train_data.data[0]) print("-----------train_data.target[0]:--------------") print(train_data.target[0]) print("-----------train_data.target_names:------------") print(train_data.target_names) ``` #### 4. 文档参考 scikit-learn 提供了详尽的文档和示例，用户可以通过以下链接访问官方文档以获取更多细节[^1]： - [7.2. Real world datasets — scikit-learn 1.0.1 documentation](https://scikit-learn.org/stable/datasets/real_world.html) #### 5. 应用场景 `fetch_20newsgroups` 常用于文本分类任务，例如使用朴素贝叶斯分类器对新闻组文档进行分类[^5]。此外，还可以结合其他机器学习算法（如支持向量机、随机森林等）进行实验和比较。 #### 6. 注意事项 - 在实际应用中，可以根据需求调整 `remove` 参数以清理数据。 - 如果只关注某些类别，可以通过 `categories` 参数指定这些类别，从而减少数据量和计算开销。
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