sklearn中的make_moons函数使用

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#sklearn #make_moons

本文详细介绍了使用sklearn.datasets.make_moons生成moon形状的数据集的方法。主要参数包括生成样本的数量、是否打乱数据顺序、是否添加高斯噪声以及设置随机种子等。通过实例展示了如何生成带有噪声的500个样本。

主要参数作用如下：

n_numbers:生成样本数量

shuffle:是否打乱，类似于将数据集random一下

noise:默认是false，数据集是否加入高斯噪声

random_state:生成随机种子，给定一个int型数据，能够保证每次生成数据相同。

sklearn.datasets.make_moons(n_samples=100, shuffle=True, noise=None, random_state=None)

for example:

X, y = datasets.make_moons(500, noise=0.5)

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