`ucimlrepo` 包技术文档

ucimlrepo 包技术文档

ucimlrepo Python package for dataset imports from UCI ML Repository 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/uc/ucimlrepo

ucimlrepo 是一个专为简化从加州大学欧文分校（UCI）机器学习存储库导入数据集过程而设计的Python包。它允许用户轻松地在脚本和Jupyter笔记本中使用这些广泛使用的数据集，为研究和建模提供便利。以下是该包的详细技术文档：

安装指南

要在Jupyter笔记本中安装 ucimlrepo 最新版本（当前为0.0.7），只需执行以下命令：

!pip3 install -U ucimlrepo

完成安装后，请务必重启Notebook内核以使新模块生效。

使用说明

1. 列出可获取的数据集：首先，你可以查看所有可导入的数据集列表。

   from ucimlrepo import list_available_datasets
   list_available_datasets()
   

2. 导入数据集：选择特定数据集时，可通过其ID或部分名称调用 fetch_ucirepo 函数。

   heart_disease = fetch_ucirepo(id=45)  # 或者 fetch_ucirepo(name='Heart Disease')
   

3. 访问数据：导入的数据集分为特征(features)和目标(targets)。

   X = heart_disease.data.features  # 特征
   y = heart_disease.data.targets  # 目标
   

4. 利用数据：可以直接应用于机器学习模型，如sklearn的例子：

   # 假设训练一个线性回归模型
   from sklearn.linear_model import LinearRegression
   model = LinearRegression().fit(X, y)
   

5. 获取元数据和变量信息：

   print(heart_disease.metadata.uci_id)  # 数据集ID
   print(heart_disease.metadata.num_instances)  # 样本数量
   print(heart_disease.variables)  # 变量详情
   

API使用文档

fetch_ucirepo

• 功能：从UCI ML Repository加载数据集。
• 参数
  • id: 数据集的唯一ID。
  • name: 数据集的全名或能够匹配到的数据集名字的一部分。
• 返回值：包含数据和元数据的对象，结构如下：
  • data: 包含数据框的数据。
  • metadata: 关于数据集的详细元数据。
  • variables: 变量的详细表。

list_available_datasets

• 功能：打印可通过fetch_ucirepo导入的所有数据集的列表。
• 参数
  • filter: 按类别过滤数据集的可选参数。
  • search: 搜索数据集名称中包含特定字符串的数据集。
• 返回：无返回值，直接打印列表。

项目安装方式

主要通过上述提到的pip命令来安装：

pip3 install -U ucimlrepo

确保您的环境支持此操作，并且已配置好Python3及其pip工具。

通过这份文档，您应该已经掌握了使用 ucimlrepo 包来探索和利用UCI ML Repository中的数据集的方法。记得在实际应用中参考元数据来正确理解和处理数据，以及遵循相关的数据使用规定和引用要求。

ucimlrepo Python package for dataset imports from UCI ML Repository 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/uc/ucimlrepo