sklearn中各数据集、方法的属性详细介绍

最新推荐文章于 2025-07-13 15:30:00 发布
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本文提供了scikit-learn(sklearn)库中标准数据集的详细介绍，旨在帮助读者了解如何直接使用小数据集，以及如何调用大数据集进行加载，为机器学习项目提供便利。

系我转载的，没错了！
很多地方对scikit-learn(sklearn)库的具体介绍不多，所以提供一个搜索项。
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sklearn库中的标准数据集
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小数据可以直接使用，大数据需要调用load
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【ML】机器学习数据集：sklearn中分类数据集介绍
学无止境、积少成多、厚积薄发
08-10 1万+
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sklearn中几个常用的分类预测数据集。
Sklearn 中的可用数据集
pythonandaiot的博客
12-31 4423
sklearn 中的数据集 Scikit-learn 提供了大量用于测试学习算法的数据集。它们有三种口味： 打包数据：这些小数据集与 scikit-learn 安装一起打包，可以使用 scikit-learn 中的工具下载sklearn.datasets.load_* 可下载的数据：这些较大的数据集可供下载，scikit-learn 包含简化此过程的工具。这些工具可以在sklearn.datasets.fetch_* 生成的数据：有几个数据集是从基于随机种子的模型生成的。这些可以在sklearn
sklearn 自带数据集属性
phrmgb的专栏
05-16 2102
from sklearn import datasets diabetes = datasets.load_diabetes() #载入数据 print diabetes.data #数据 print diabetes.target ...
sklearn库中的标准数据集及基本功能
GodLei1995
11-28 6088
【sklearn库】 sklearn是scikit-learn的简称，是一个基于Python的第三方模块。sklearn库集成了一些常用的机器学习方法，在进行机器学习任务是，并不需要实现算法，只需要简单的调用sklearn库中提供的模块就能完成大多数的机器学习任务。   sklearn库是在numpy、scipy、matplotlib的基础上开发而成的，在安装sklearn之前需要先安装这些...
sklearn（Scikit-learn）开源机器学习库介绍
最新发布
老猿Python
07-13 900
Scikit-learn是 Python 中最受欢迎的开源机器学习库，专为监督学习和无监督学习任务设计。sklearn提供了包括数据预处理、模型训练、模型评估、实用工具等相关能力，并内置机器学习常见的数据集。但因为其局限性scikit-learn 不支持复杂的机器学习任务（如深度学习）、不支持深度学习、不适合超大规模数据， 对非结构化数据处理能力弱。本文就sklearn（Scikit-learn）开源机器学习库的功能、主要能力等相关内容简单做了个介绍，后续文章将展开详细介绍相关能力。
机器学习总结-sklearn参数解释
05-16 1499
本文转自：lytforgood 机器学习总结-sklearn参数解释 实验数据集选取： 1分类数据选取 load_iris 鸢尾花数据集 from sklearn.datasets import load_iris data = load_iris() data.data[[10, 25, 50]] data.target[[10, 25, 50]] list(data.target_n...
Sklearn提供的常用数据集
shiguanggege的博客
02-14 1万+
一、自带的小数据集（packageddataset）：sklearn.datasets.load_ 鸢尾花数据集：load_iris（）：用于分类任务的数据集 手写数字数据集：load_digits（）:用于分类任务或者降维任务的数据集 乳腺癌数据集load-barest-cancer（）：简单经典的用于二分类任务的数据集 糖尿病数据集：load-diabetes（）：经典的用于回归认为的数据集，值得注意的是，这10个特征中的每个特征都已经被处理成0均值，方差归
python之机器学习sklearn（上）
bd_17080205的博客
04-15 707
这篇博客是python之机器学习sklearn的笔记，开始吧~ 环境准备 先导入模块搭建好环境吧 import numpy as np import pandas as pd #用于数据管理 from matplotlib import pyplot as plt import seaborn as sns sklearn内置数据集 内置了一些小型标准数据集可以直接用于学习sklearn中的各种...
SKlearn数据集.zip
05-30
`SKlearn数据集.zip`这个压缩包很可能包含了`sklearn`库中内置的一些经典数据集。这些数据集通常用于教学、演示以及对新算法的验证。 1. **Iris数据集**：这是`sklearn`中最常用的数据集之一，包含了150个鸢尾花...
机器学习笔记2–sklearn之iris数据集
01-27
本文来自于fujiabin,本篇会使用scikit-learn这个开源机器学习库来对...scikit-learn中预制了很多经典数据集，非常方便我们自己练习用。使用方式也很容易： load_iris返回的结果有如下属性：feature_names-分别为：sepal
具体介绍sklearn库中：主成分分析（PCA）的参数、属性、方法
12-22
PCA（主成分分析）是一种广泛应用于数据降维的统计学方法，它的目标是将高维数据转换为一组线性不相关的低维表示，即主成分。这些主成分是原始特征的线性组合，且彼此正交，从而保留了数据的主要信息。在Python的...
Day 1 - 基本语法
qq_41175455的博客
09-22 1370
Day 1 1.基本语法 一、语句 （1条有效程序） print('你好！') print('世界！') # 一行有多条语句，要用分号隔开 print('你好！');print('世界！') 二、注释 注释是代码中不参与编译执行的说明性文字（不影响程序功能） # 单行注释————Ctrl+/ print('hello world!') # 在控制台打印hello world! # 多行注释————将文字放入一对'''或"""之间 """ 注释1 注释2 注释3 """ ''' A B
scikit-learn数据集介绍
陨星落云的博客
05-18 4072
scikit-learn数据集 我们将介绍sklearn中的数据集类，模块包括用于加载数据集的实用程序，包括加载和获取流行参考数据集的方法。它还具有一些人工数据生成器。 sklearn数据集 sklearn.datasets （1）datasets.load_*() 获取小规模数据集，数据包含在datasets里 （2）datasets.fetch_*() 获取大规模数据集，需要从网...
Sklearn提供的常用标准数据集介绍
Fighting Hua
07-17 608
Sklearn   数据集名称 调用方式 适用算法 数据规模 小 波士顿房价数据集 load_boston() 回归 506*13 数 鸢尾花数据集 load_iris() 分类 150*4 据 糖尿病数据集 load_diabet...
sklearn——机器学习库相关数据集的使用，以及机器学习的相关算法介绍
张小鱼的博客
06-26 845
本文主要介绍scikit-learn数据库，以及里面的几个数据集的简单说明。scikit-learn是Python语言开发的机器学习库，一般简称为sklearn，目前算是通用机器学习算法库中实现得比较完善的库了。其完善之处不仅在于实现的算法多，还包括大量详尽的文档和示例。其文档写得通俗易懂，完全可以当成机器学习的教程来学习。以上就是今天的内容~如有问题、建议，请您在评论区留言💬哦。
SKlearn——聚类算法
m0_37634594的博客
12-27 4906
SKlearn——K均值聚类
python机器学习————使用sklearn实现Iris数据集KMeans聚类
flandreflor的博客
04-23 1万+
首先我们对Iris数据集（鸢尾花数据集）进行简单介绍： 它分为三个类别，即Iris setosa（山鸢尾）、Iris versicolor（变色鸢尾）和Iris virginica（弗吉尼亚鸢尾），每个类别各有50个实例。 数据集定义了五个属性：sepal length（花萼长）、sepal width（花萼宽）、petal length（花瓣长）、petal width（花瓣宽）、class（类别）。 最后一个属性一般作为类别属性，其余属性为数值，单位为厘米。 鸢尾花数据集在sklearn中有保存，我
数据科学系列：sklearn库主要模块功能简介
数据森麟
09-07 629
公众号后台回复“图书“，了解更多号主新书内容作者：luanhz来源：小数志导读作为一名数据分析师，当我初次接触数据分析三剑客（numpy、pandas、matplotlib）时，感觉每个...
【sklearn练习】KMeans ---- iris（鸢尾花）数据集聚类评估
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懂得一千零一种,赋予你失败的方法！
01-25 1万+
文章目录一、数据集探索二、数据预处理三、构建模型获取结果四、聚类结果可视化五、聚类模型评估① 轮廓系数② 卡林斯基 - 哈拉巴斯指数③ FMI评价法 一、数据集探索 iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher，1936收集整理。iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据样本，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种..
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