Sklearn提供的常用标准数据集

最新推荐文章于 2025-05-11 16:13:31 发布
最新推荐文章于 2025-05-11 16:13:31 发布
阅读量2.9k 收藏 19
点赞数
分类专栏： Python
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41571493/article/details/82709345
版权
Sklearn库提供全面的数据挖掘工具，涵盖分类、回归、聚类和降维等任务。通过这个库，可以方便地处理各种机器学习问题，实现高效的数据分析。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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_diabetes() 回归 442*10
集        
         
大 手写数字数据集 load_digits() 分类 5620*64
数
最低0.47元/天 解锁文章
【数据分析与可视化】SKlearn主要功能和模块概述（图文解释 简单易懂）
showswoller的博客
01-17 2552
【数据分析与可视化】SKlearn主要功能和模块概述（图文解释 简单易懂）
sklearn的常用功能
qq_45336930的博客
04-13 535
一、导入模型 1、导入线性回归模型 from sklearn.linear_model import LinearRegression 2、模型选择 from sklearn.model_selection import train_test_split 3、模型评估 from sklearn.metrics import mean_absolute_error ...
sklearn回归和预测的作用
weixin_42434055的博客
07-05 400
我有1000条数据 都有标签 我拿出800训练 200测试，我用那800训练的模型来对那200预测，然后打分 如果好的话 这就是我的模型了 然后你再给我一堆数据 没有标签 我就可以对这堆数据进行预测了 你打分的时候用的数据必须得有标签啊 就是说 我用这1000条数据，测试出最佳的max_depth，然后这1000条数据就全部变成训练数据了，再给的数据就是预测数据。 ...
Sklearn的训练集和测试集划分
最新发布
weixin_40129568的博客
05-11 637
本文重点是学习Sklearn支持的训练集和测试集划分的方法，常用的train_test_split不能包打天下，需要结合数据集类型、数据集的大小等因素评估最佳的训练集和测试集划分方法。在讲到常用的CV划分方式时，也顺带介绍了一下超参优化。
sklearn库主要模块功能简介
热门推荐
梦想家博客
09-04 1万+
数据科学系列：sklearn库主要模块功能简介 01 sklearn简介 sklearn，全称scikit-learn，是python中的机器学习库，建立在numpy、scipy、matplotlib等数据科学包的基础之上，涵盖了机器学习中的样例数据、数据预处理、模型验证、特征选择、分类、回归、聚类、降维等几乎所有环节，功能十分强大，目前sklearn版本是0.23。与深度学习库存在pytorch、TensorFlow等多种框架可选不同，sklearn是python中传统机器学习的首选库，不存在其他竞争
Python的机器学习库：Sklearn库
m0_70911440的博客
11-20 2457
其中，Scikit-learn（简称Sklearn）作为Python中最受欢迎和广泛使用的机器学习库之一，提供了丰富的功能和算法，帮助用户快速实现各种机器学习任务。3. 完善的文档和示例：Sklearn库提供了详细的文档和示例，帮助用户理解和使用库中的功能和算法。2. 丰富的功能和算法：Sklearn库提供了丰富的机器学习功能和算法，包括监督学习、无监督学习、特征工程和模型评估等。2. 图像识别：使用Sklearn库提供的特征选择和分类算法，可以实现对图像数据的识别和分类，如人脸识别和图像标注等。
Sklearn 中的可用数据集
pythonandaiot的博客
12-31 4388
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
Python机器学习库sklearn数据预处理，数据集构建，特征选择
m0_70103744的博客
09-25 381
注：当使用独热编码对数据集进行编码时，必须小心其会带来的多重共线性，对于某些方法这可能会带来问题（例如那些需要进行矩阵求逆的方法）。删除之后特征信息仍然得到保存，因为观察到另外几种特征为零，就可知余下的观察结果为被删除的一列。目前，将不同的特征缩放到相同的区间有两种常用的方法：归一化和标准化。我们发现，执行上面的代码之后，Numpy阵列X的第一列现在有了新的颜色值，其编码格式如下。多数情况下，归一化指的是将特征的值放到区间[0,1]，它是最小-最大缩放的一个特例。
03-提交版-sklearn库中的标准数据集和功能.pdf
09-22
总之，sklearn库提供的这些标准数据集是学习和实践机器学习的基础，它们涵盖了回归、分类等多种任务，可以帮助开发者更好地理解和应用机器学习算法。通过不断练习和实验，我们可以提高对机器学习的理解，并逐步提升...
python自带数据集_sklearn 内置数据集
weixin_39816024的博客
12-17 2163
sklearn内置了一些机器学习的数据集，其中包括iris(鸢尾花)数据集、乳腺癌数据集、波士顿房价数据集、糖尿病数据集、手写数字数据集、体能训练数据集和酒质量数据集。Iris(鸢尾花)数据集Iris数据集是常用的分类实验数据集，它首次出现在著名的英国统计学家和生物学家Ronald Fisher 1936年的论文《The use of multiple measurements in taxono...
大数据测试数据集_机器学习之sklearn数据集
weixin_39813200的博客
11-26 633
本篇文章主要介绍sklearn数据集及其分类，快速获取用于学习的数据。数据集划分机器学习一般的数据集会划分为两个部分：训练数据：用于训练，构建模型测试数据：在模型检验时使用，用于评估模型是否有效训练数据和测试数据出自同一数据源，只是会把数据源的百分之八十左右当做训练数据，剩下当做测试数据。数据的划分无需自己动手划分，sklearn有对应的api自动划分。评估模型算法不同，评估的方式也不同。数据划分...
python常用库之NumPy和sklearn入门
09-19
主要介绍了python常用库之NumPy和sklearn入门，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
sklearn_中文
05-30
在这本书里，我们将看到一些机器学习的模型和算法。我们会介绍一些常用的机器学习任务和模型的效果评估方法。而这些模型和算法都是通过十分流行的Python机器学习库scikit-learn来完成，里面有许多机器学习的模型和算法，每个API都简单易用。
sklearn主要包和函数（中文版）
09-01
sklearn库的常用包和函数，参数用法，中文版，可以连接到github进一步学习
sklearn基础教程
kkchenjj的博客
07-11 1695
sklearn, 或者更正式地称为, 是一个基于Python的开源机器学习库。它建立在NumPySciPy, 和matplotlib之上，提供了简单而有效的工具用于数据挖掘和数据分析。sklearn支持监督学习和无监督学习算法，包括分类、回归、聚类和降维等。
非常详细的Sklearn介绍
疯狂老司机的博客
04-15 4362
​ Sklearn(全称 Scikit-Learn) 是基于 Python 语言的机器学习工具。它建立在 NumPy, SciPy, Pandas 和 Matplotlib 之上，里面的 API 的设计非常好，所有对象的接口简单，很适合新手上路。
机器学习 | sklearn库
天下弈星~的博客
04-11 2195
本篇文章主要讲解对所给数据集进行机器学习之前的样本划分、数据预处理、数据降维等知识点与可视化和python实现
sklearn库的基本使用
ifhuke的博客
09-22 4342
sklearn库的基本使用，超参数优化，网格搜索，二分类、多分类、回归问题判定指标
Scikit-learn 快速入门篇
Xiao_Ya__的博客
04-11 1060
Scikit-learn 快速入门篇
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值