sklearn笔记-datasets Samples generator

最新推荐文章于 2024-03-29 15:48:56 发布

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分类专栏： sklearn 文章标签： sklearn

原文链接：https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#samples-generator

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这篇博客介绍了Python中用于创建各种数据集的函数，如`make_blobs`用于聚类，`make_circles`生成二维环状数据，`make_classification`生成分类问题，以及`make_regression`生成回归问题。这些工具对于测试和开发机器学习算法至关重要，它们提供了模拟真实世界复杂性的数据结构。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

datasets.make_biclusters() # 为双聚类生成具有常数块对角结构的数组。
datasets.make_blobs() # 生成用于聚类的各向同性高斯斑点。
datasets.make_checkerboard() # 为双聚类生成具有方块棋盘结构的数组。
datasets.make_circles() # 在2维中制作一个包含一个小圆的大圆。
datasets.make_classification() # 生成一个随机n类分类问题。
datasets.make_friedman1() # 生成“Friedman#1”回归问题。
datasets.make_friedman2() # 生成“Friedman#2”回归问题。
datasets.make_friedman3() # 生成“Friedman#3”回归问题。
datasets.make_gaussian_quantiles() # 生成各向同性高斯并按分位数标记样本。
datasets.make_hastie_10_2() # 为Hastine等人使用的二进制分类生成数据。
datasets.make_low_rank_matrix() # 生成具有钟形奇异值的低秩矩阵。
datasets.make_moons() # 做两个交叉的半圆。
datasets.make_multilabel_classification() # 生成一个随机多标签分类问题。
datasets.make_regression() # 生成一个随机回归问题。
datasets.make_s_curve() # 生成S曲线数据集。
datasets.make_sparse_coded_signal() # 将信号生成为字典元素的稀疏组合。
datasets.make_sparse_spd_matrix() # 生成稀疏对称正定矩阵。
datasets.make_sparse_uncorrelated() # 生成具有稀疏不相关设计的随机回归问题。
datasets.make_spd_matrix() # 生成一个随机对称正定矩阵。
datasets.make_swiss_roll() # 生成瑞士卷数据集。