3.sklearn库中的标准数据集及基本功能

最新推荐文章于 2025-06-21 09:53:41 发布
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分类专栏： 北京理工大学Python机器学习应用 文章标签： 机器学习 python sklearn-教程
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/generalli95/article/details/78629814
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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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 -</
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【ML】机器学习数据集：sklearn中回归数据集介绍
学无止境、积少成多、厚积薄发
08-05 9732
在机器学习的教程中，我们会看到很多的demo，这些demo都是基于python中自带的数据集。今天我们将介绍三个用于回归预测的数据集。
sklearn库中的标准数据集及基本功能
Cachel Wood的博客
08-31 850
文章目录数据集总览波士顿房价数据集鸢尾花数据集手写数字数据集sklearn库的基本功能分类任务回归任务聚类任务降维任务 数据集总览 波士顿房价数据集 波士顿房价数据集包含506组数据，每条数据包含房屋以及周围的详细信息。包括城镇犯罪率、一氧化氮浓度、住宅平均房间数、到中心区域的加权距离以及自住房平均房价等。可以用于回归问题。 使用sklearn.datasets.load_boston即可加载相关数据集 其重要参数为：return_X_y:表示是否返回target（即价格），默认为False,只返回dat
1. sklearn库中的标准数据集及基本功能
一只小羊
09-11 1429
一数据集总览 波士顿房价数据集 鸢尾花数据集 手写数字数据集 二sklearn库的基本功能 分类任务 回归任务 聚类任务 降维任务一、数据集总览小数据集可以直接使用，大数据集要在调用时程序自动下载（一次即可）。1. 波士顿房价数据集波士顿房价数据集包含506组数据，每条数据包含房屋以及房屋 周围的详细信息。其中包括城镇犯罪率、一氧化氮浓度、住宅平均房 间数、到中心区域的加权距离以及自住房平均房价等。
1.1.3：sklearn库中的标准数据集及基本功能
Eliza_Her的博客
02-02 430
sklearn的数据集种类： 自带的小数据集（packaged dataset）：sklearn.datasets.load_<name> 可在线下载的数据集（Downloaded Dataset）：sklearn.datasets.fetch_<name> 计算机生成的数据集（Generated Dataset）：sklearn.datasets.make_<...
机器学习公开数据集：糖尿病数据集load_diabetes
最新发布
天涯雨的博客
06-21 992
机器学习公开数据集：糖尿病数据集load_diabetes
神经网络-标准数据集介绍
是云就要飞的博客
09-07 2164
无
记录一些数据集标准
mtxxxx的blog
03-05 465
注：下述所有图片均需经过对齐处理(alignment) ，即通过仿射变换将人脸变换到同一水平面上。 1. warpGAN所需数据集结构： ./dataset |--identy1（身份） |--所有这个身份的照片和漫画，照片命名为P开头加编号，漫画命名为C开头加编号 |--identy2 ... |--identyN 测试需要提供照片。 2. cariGANs 所...
Sklearn库标准数据集及基本功能，资源为视频
03-24
Sklearn库标准数据集及基本功能，资源为视频。
sklearn库中的标准数据集及基本功能详解
总的来说，sklearn库中的标准数据集和基本功能为用户提供了丰富的数据资源和强大的算法支持，帮助用户更加方便地进行机器学习任务的实验和应用。通过使用sklearn库，用户可以快速构建机器学习模型，优化算法性能，...
sklearn.datasets.make_regression 函数
彬彬侠的博客
01-13 625
sklearn.datasets.make_regression 是 scikit-learn 中的一个函数，用于生成用于回归分析的模拟数据集。通过这个函数，可以快速创建包含自定义特性的数据集，便于测试和评估回归算法。本文还包含了参数的详解、使用的Python代码示例。
机器学习sklearn库安装与分类、回归数据集
雪剑封心
03-02 2530
机器学习库安装： pip install numpy pip install matplotlib pip install scipy pip install sklearn 注：直接利用anaconda软件，它是直接安装好了除sklearn库的其他库。
sklearn 模型评价: 回归分类评价指标及划分数据集
weixin_42568012的博客
03-27 2237
使用sklearn划分数据集及常规分类回归问题的评价指标
机器学习——线性回归（sklearn）
CXDNW的博客
08-13 5234
回归是一种 应用广泛的 预测建模技术，这种 技术的核心 在于预测的结果 是连续型变量。理解线性回归可以有 两种角度：矩阵的角度和代数的角度。多重共线性 是一种 统计现象，是指线性模型中的 特征（解释变量）之间 由于存在 精确相关关系 或 高度相关关系，多重共线性的 存在会使模型 无法建立，或者 估计失真。
sklearn数据集（分类、回归）与转换器、估计器
liyunyang2000的博客
02-23 243
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sklearn线性回归分析：一步步教你完成数据分析
2401_85639015的博客
07-14 1260
线性回归是一种统计方法，用于研究因变量（目标变量）和一个或多个自变量（特征变量）之间的线性关系。简单线性回归只有一个特征变量，而多元线性回归有多个特征变量。线性回归的目标是找到一条直线，使得这条直线能够最好地拟合数据点。线性回归模型的数学公式为：( y ) 是目标变量( x_1, x_2, …, x_n ) 是特征变量( \beta_0 ) 是截距( \beta_1, \beta_2, …, \beta_n ) 是回归系数( \epsilon ) 是误差项。
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人工智能学习笔记（1）：了解sklearn
superatom01的博客
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摘要：Sklearn是一个基于Python语言的开源机器学习库。全称Scikit-Learn，是建立在诸如NumPy、SciPy和matplotlib等其他Python库之上，为用户提供了一系列高质量的机器学习算法
人工智能之数据科学库sklearn
十年以上架构设计经验，专注于软件架构和人工智能领域，对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎
01-24 4715
sklearn，全称scikit-learn，是python中的机器学习库，建立在numpy、scipy、matplotlib等数据科学包的基础之上，涵盖了机器学习中的样例数据、数据预处理、模型验证、特征选择、分类、回归、聚类、降维等几乎所有环节，功能十分强大
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