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
wodertianna的博客
08-09 1246
Scikit-learn库中包含了一些内置的标准数据集，这些数据集通常用于学习、测试和验证机器学习算法。以下是一些常见的Scikit-learn内置数据集及其详细介绍，以及如何获取这些数据的方法。
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机器学习 - 概述、数据集、Scikit-learn
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scikit-learn机器学习笔记——sklearn数据集，数据集划分，估计器
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scikit-learn机器学习笔记——sklearn数据集，数据集划分，估计器sklearn数据集scikit-learn数据集API介绍获取数据集返回的类型sklearn分类数据集用于分类的大数据集sklearn回归数据集数据集划分sklearn数据集划分APIsklearn机器学习算法的实现-估计器估计器的工作流程 sklearn数据集 scikit-learn数据集API介绍 sklearn.datasets 加载获取流行数据集 datasets.load_*() 获取小规模数据集，数据
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。
机器学习库scikit-learn简介（一）
Second的专栏
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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本文主要介绍了常用数据集(Dataset)之糖尿病(diabetes)数据集，及其数据可视化和使用案例。
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sklearn.datasets使用方法
qq_38342883的博客
11-28 564
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机器学习实验3：神经网络模型实现 基于sklearn
YANGGEOL
11-16 4657
实验目的 理解神经网络相关原理和概念； 能够使用神经网络解决相关问题； 熟练使用 Scikit-learn 中神经网络相关模块。 实验内容 使用神经网络解决糖尿病病情预测问题。 实验准备 引入糖尿病数据集 from sklearn.datasets import load_diabetes diabetes = load_diabetes() X = diabetes.data # 特征向量集 y = diabetes.target # 标记集 数据标准化 from sklearn.preproc
R—基于diabetes数据的逐步回归、岭回归、lasso回归
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04-08 3058
#本次diabete数据来源于R中lars包 #语言为R 观察diabetes数据 序号 x.age x.sex … x.glu y x2.age x2.sex … x2.ltg:glu 1 0.03808 0.05068 … -0.0176 151 0.03808 0.05068 … -0.0278 … … … … … … … … … … 442 -0.0455 -0.0446 … 0.00306 57 -0.0455 -0.0446 … -0.0211 因变量y（糖尿病患者
【机器学习-07】 | Scikit-Learn工具包进阶指南：Scikit-Learn工具包之自带数据集示例分析
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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-...
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