3.sklearn库中的标准数据集及基本功能
数据集总览
| 数据集大小 | 数据集名称 | 调用方式 | 适用算法 | 数据规模 |
|---|---|---|---|---|
| 小数据集 | 波士顿房价数据集 | load_boston() | 回归 | 506*13 |
| – | 鸢尾花数据集 | load_iris() | 分类 | 150*4 |
| – | 糖尿病数据集 | load_diabetes() | 回归 | 442*10 |
| – | 手写数字数据集 | load_digits() | 分类 | 5620*64 |
| 大数据集 | Olivetti脸部图像数据集 | fetch_olivetti_faces() | 降维 | 400 * 64 * 64 |
| – | 新闻分类数据集 | fetch——20newsgroups() | 分类 | - |
| – | 带标签的人脸数据集 | fetch_lfw_people() | 分类;降维 | -</ |

本文介绍了sklearn库中的标准数据集,如波士顿房价和手写数字数据集,并展示了如何加载数据。同时概述了sklearn库的基础功能,包括分类、回归、聚类、降维等任务的处理能力。
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