scikit-learn的数据集

最新推荐文章于 2024-10-24 14:52:46 发布
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本文介绍如何使用Sklearn库加载数据集，如糖尿病数据集，并解析数据集的格式和属性，帮助读者理解数据集的加载过程及数据结构。

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数据集是在datasets这个对象中，所以要从sklearn导入datasets这个模块。

1.载入数据集，例如diabetes数据集

diabetes = datasets.load_diabetes()

2.数据集datasets的格式：

datasets.load_diabetes()返回的是一个对象，该对象中包含data，target这两个属性，代表的是ndarray，

或者直接返回data和target

Python 之Scikit-learn（五） -- Scikit-learn提供的数据集及其详细介绍
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机器学习wine数据集
12-16
数据集包含来自3种不同起源的葡萄酒的共178条记录。13个属性是葡萄酒的13种化学成分。通过化学分析可以来推断葡萄酒的起源。值得一提的是所有属性变量都是连续变量。
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05-18 3450
机器学习：问题 通常，
使用scikit-learn内置的波士顿房价数据集来训练模型
08-23
使用Python的scikit-learn库来训练一个简单的线性回归模型。...您可以使用 fetch_openml 函数从OpenML加载波士顿房价数据集，或者使用其他数据集进行练习。但为了保持示例的简单性，这里仍然使用了 load_boston()。
scikit-learn-1.0.2.tar.gz
01-18
这些算法都是基于Python编程语言，且优化了性能，使得它们在处理大规模数据集时仍然高效。 在scikit-learn 1.0.2版本中，开发者可能对模型选择、模型评估和特征选择进行了优化。例如，交叉验证（cross-validation）...
scikit-learn-1.3.2.tar.gz
01-17
这包括内存管理的优化，以减少大型数据集处理时的内存占用；以及错误处理的改进，确保库在遇到问题时能够给出更明确的错误信息，便于调试。 最后，文档和示例的更新也是每次版本升级的重点。scikit-learn 1.3.2的...
scikit-survival：基于scikit-learn的生存分析
02-04
`scikit-survival`中的模型训练类似于`scikit-learn`的标准流程，通过`fit()`方法拟合数据，然后使用`predict()`或`predict_survival_function()`等方法进行预测。评估生存模型的指标有多种，如 Concordance Index ...
sklearn-matlab：使用scikit-learn语法在Matlab中进行机器学习
02-03
1. **导入数据**：在Matlab中加载和预处理你的数据集。 2. **创建接口**：使用`matlab.engine`启动Python引擎，并导入`sklearn-matlab`模块。 3. **转换数据**：将Matlab的数据转换为Python的NumPy数组。 4. **选择...
sklearn机器学习iris数据集（含说明）
12-22
具体说明见：http://blog.youkuaiyun.com/java1573/article/details/78865495
[Python] 机器学习 - 常用数据集(Dataset)之糖尿病(diabetes)数据集介绍，数据可视化和使用案例
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线性回归是一种基本的机器学习算法，它用于建立自变量和因变量之间的线性关系模型。它假设自变量和因变量之间存在线性关系，通过最小化误差平方和来找到最优的模型参数，包括截距和斜率，以使模型的预测值尽可能地接近真实值。在实际应用中，线性回归算法广泛用于预测房价、股票价格、销售量等连续性数值型数据的预测问题。
网格搜索参数优化（以 diabetes 数据集为例）
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在机器学习过程中通常情况不能一次就得到最优的模型，往往需要多次调整模型的参数才能得到较好的结果。
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### Scikit-learn 数据集使用方法 Scikit-learn 提供了一系列内置的数据集，这些数据集可以直接加载并用于模型训练和测试。对于希望快速上手的人来说，这非常方便[^1]。 #### 加载内置数据集 为了加载 scikit-learn 的内置数据集，可以使用 `datasets` 模块中的函数： ```python from sklearn import datasets # 加载鸢尾花数据集 iris = datasets.load_iris() print(iris.data.shape, iris.target.shape) # 加载波士顿房价数据集 (注意：此数据集已被弃用，在新版本中推荐使用 fetch_california_housing) boston = datasets.load_boston(return_X_y=True) X, y = boston print(X.shape, y.shape) ``` #### 创建自定义数据集 除了现成的数据集外，还可以创建合成数据集来进行实验或教学目的： ```python import numpy as np from sklearn.datasets import make_classification # 构建二分类问题的人造数据集 X_custom, y_custom = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_informative=2, n_redundant=10, random_state=42) print(X_custom.shape, y_custom.shape) ``` #### 下载外部数据集 当需要处理更复杂的真实世界场景时，则可以从互联网下载额外资源，并利用专门设计的功能将其转换为适合分析的形式： ```python from sklearn.datasets import fetch_openml # 获取 MNIST 手写数字识别数据库 mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1) image_data, labels = mnist["data"], mnist["target"] print(image_data.shape, labels.shape) ``` 上述代码片段展示了如何获取不同类型的数据源以及它们的基本操作方式。通过这种方式，能够轻松地准备所需材料以支持后续的学习过程。
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