sklearn.datasets
时间: 2023-10-16 15:06:58 浏览: 53
sklearn.datasets是一个Python库中的模块,它提供了一些用于加载和获取常用数据集的函数。这些数据集包括分类、回归和聚类任务所需的数据,可以用于训练机器学习模型和测试算法。
sklearn.datasets中包含的一些常用数据集包括:
- iris:鸢尾花数据集
- digits:手写数字数据集
- wine:葡萄酒数据集
- breast_cancer:乳腺癌数据集
- boston:波士顿房价数据集
使用sklearn.datasets可以轻松地获取这些数据集并进行数据预处理和特征提取,以便用于机器学习模型的训练和测试。
相关问题
sklearn.datasets使用方法
sklearn.datasets是scikit-learn库中用于加载和处理数据集的模块。可以使用fetch_20newsgroups_vectorized函数加载20个新闻组数据集并将其转换为tf-idf向量。使用该函数的默认设置,可以方便地完成tf-idf转换。首先,需要导入相关的库和模块,如下所示:
```python
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups_vectorized
from sklearn.utils import shuffle
from sklearn.model_selection import train_test_split
```
然后,可以使用fetch_20newsgroups_vectorized函数加载数据集,并将其转换为tf-idf向量。示例代码如下:
```python
bunch = fetch_20newsgroups_vectorized(subset='all')
X, y = shuffle(bunch.data, bunch.target)
print(X.shape) # (18846, 130107)
```
数据集可以通过shuffle函数进行洗牌,以打乱数据的顺序。接下来,可以使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。示例代码如下:
```python
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)
print(X_train.shape) # (13192, 130107)
print(X_test.shape) # (5654, 130107)
```
这样就完成了使用sklearn.datasets.fetch_20newsgroups_vectorized加载数据集并进行划分的过程。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [sklearn基础篇(一)-- datasets数据集](https://blog.csdn.net/xq151750111/article/details/127412337)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [sklearn自带数据集的使用以及特征提取、特征预处理](https://blog.csdn.net/qq_32350719/article/details/97396547)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
import sklearn import sklearn.datasets
这段代码是在 Python 中导入 `sklearn` 库,并使用它的 `datasets` 模块。让我来解一下每一行代码的作用:
```python
import sklearn
```
这行代码导入了整个 `sklearn` 库,它是一个用于机器学习和数据挖掘的 Python 库。
```python
import sklearn.datasets
```
这行代码导入了 `sklearn` 库中的 `datasets` 模块。该模块包含了一些经典的数据集,供机器学习任务使用。
通过使用 `sklearn.datasets` 模块,你可以方便地获取和加载一些常用的数据集,用于训练和测试机器学习模型。例如,你可以使用 `load_iris` 函数加载鸢尾花数据集,或者使用 `load_boston` 函数加载波士顿房价数据集等。
这样,你就可以使用 `sklearn.datasets` 模块提供的函数和数据集来进行机器学习任务的开发和实验。