sklearn入门篇--了解digits及iris数据集

本文介绍了如何使用sklearn库处理digits和iris数据集,通过实例展示了如何获取数据的x和y值,并应用支持向量机进行分类。

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from sklearn import datasets#加载数据集
iris = datasets.load_iris()#植物分类的数据
digits = datasets.load_digits()#数字识别的数据

.data.target对应获得x和y值

digits.data#元数据集
digits.target#标签,每个数字的真实类别
digits.images[0]
#数据总是二维数组,形状(n_s
### 如何使用 Python 的 Sklearn 加载 Digits 数据集 `load_digits` 函数是 Scikit-learn 中用于加载手写数字图像数据集的一个工具[^4]。该函数返回一个类似于字典的对象,其中包含 `data` 和 `target` 属性。以下是关于如何使用此功能的具体说明: #### 返回的数据结构 调用 `load_digits` 后会得到如下属性: - **data**: 这是一个二维数组,每一行代表一张图片的像素值展开后的向量形式。 - **images**: 图片原始形状为 8x8 像素矩阵的形式存储在这里。 - **target**: 数组中的标签表示每张图像是哪个数字。 #### 使用方法 下面展示了一个简单的例子来演示如何加载并查看 digits 数据集的内容: ```python from sklearn.datasets import load_digits import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 调用 load_digits 函数获取数据集 digits = load_digits() # 打印基本信息 print(f"Number of samples: {len(digits.data)}") # 输出样本数量 print(f"Shape of each sample: {digits.images[0].shape}") # 输出单个样本尺寸 # 可视化部分数据 plt.figure(figsize=(10, 6)) for i in range(10): plt.subplot(2, 5, i + 1) plt.imshow(digits.images[i], cmap='gray') plt.title(f"Digit: {digits.target[i]}") plt.axis('off') sns.set_style("whitegrid") palette = sns.color_palette("Reds_d", n_colors=7, desat=1) plt.show() ``` 上述代码片段实现了以下目标: 1. 导入必要的库,并通过 `load_digits()` 方法加载数据集。 2. 显示数据集中有多少条记录以及每一条记录对应的维度大小。 3. 利用了 Matplotlib 库绘制前十个数字的手写体图形以便观察其外观特征。 4. 设置 Seaborn 配色方案以增强可视化效果[^3]。 #### 处理多度量评估的情况 如果希望进一步利用 GridSearchCV 或其他交叉验证技术优化模型性能,则可以结合多种评分标准来进行综合考量[^1]。 --- ###
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