sklearn细解1-sklearn.datasets.samples_generator.make-classification

最新推荐文章于 2025-11-01 23:03:29 发布
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#python #机器学习 #深度学习

该博客详细解析了sklearn.datasets.samples_generator.make_classification API，用于生成随机分类问题的数据集。主要参数包括n_samples、n_features、n_informative、n_redundant等，适用于机器学习和深度学习领域的数据生成。

sklearn.datasets.samples_generator.make_classification

sklearn.datasets.make_classification(n_samples=100, n_features=20, ***, n_informative=2, n_redundant=2, n_repeated=0, n_classes=2, n_clusters_per_class=2, weights=None, flip_y=0.01, class_sep=1.0, hypercube=True, shift=0.0, scale=1.0, shuffle=True, random_state=None)

这个API主要是为了用于生成随机的n类分类问题。

主要的参数详解:
参数 类型 参数默认值 说明
n_samples int 100 随机数的数量
n_features int 20 总的特征数量。这是从有信息的数据点、冗余数据点、重复数据点和特征点-有信息的点-冗余的点-重复点中随机选择的
n_informa
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