sklearn提供的自带的数据集

本文介绍了sklearn库中的数据集加载方法,包括自带的小数据集、可在线下载的数据集、计算机生成的数据集以及svmlight/libsvm格式的数据集。详细讲述了鸢尾花、手写数字、乳腺癌、糖尿病、波士顿房价和体能训练等经典数据集,并解析了svmlight/libsvm的样本格式。同时,讨论了如何生成分类、回归和聚类任务的数据集,如make_blobs、make_classification等。

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sklearn 的数据集有好多个种

  • 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_<name>
  • svmlight/libsvm格式的数据集:sklearn.datasets.load_svmlight_file(...)
  • 从买了data.org在线下载获取的数据集:sklearn.datasets.fetch_mldata(...)

①自带的数据集

其中的自带的小的数据集为:sklearn.datasets.load_<name>

这些数据集都可以在官网上查到,以鸢尾花为例,可以在官网上找到demo,http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/datasets/plot_iris_dataset.html

from sklearn.datasets import load_iris
#加载数据集 iris
=load_iris() iris.keys()  #dict_keys(['target', 'DESCR', 'data', 'target_names', 'feature_names'])
#数据的条数和维数 n_samples,n_features
=iris.data.shape print("Number of sample:",n_samples) #Number of sample: 150 print("Number of feature",n_features)  #Number of feature 4
#第一个样例
print(iris.data[0])      #[ 5.1  3.5  1.4  0.2] print(iris.data.shape)    #(150, 4) print(iris.target.shape)  #(150,) print(iris.target)
"""

  [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
  2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
  2 2]


"""
import
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