sklearn数据集怎么使用

在sklearn库中，数据集通常分为训练数据集、测试数据集和验证数据集（有时还包括额外的数据用于特征工程）。以下是使用sklearn加载和处理数据的基本步骤：

1. **导入所需库**：

   from sklearn import datasets

2. **加载内置数据集**：

   iris = datasets.load_iris()  # 花卉数据集
   boston = datasets.load_boston()  # 房价数据集
   wine = datasets.load_wine()  # 红酒品质数据集

或者，对于分类任务，可以使用`fetch_openml`函数获取开放ML数据集。

3. **查看数据概述**：

   print(iris.DESCR)  # 查看描述信息

4. **加载数据和标签**：

   X_train, y_train = iris.data, iris.target
   X_test, y_test = iris.test_data, iris.test_target  # 对于预拆分的数据集

5. **数据预处理**（如缩放、编码等），如果需要的话：

   from sklearn.preprocessing import StandardScaler
   scaler = StandardScaler()
   X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)

6. **创建模型**：

   from sklearn.linear_model import LogisticRegression
   model = LogisticRegression()

7. **训练模型**：

   model.fit(X_train_scaled, y_train)

8. **评估模型**：

   score = model.score(X_test_scaled, y_test)

9. **预测新数据**：

   predictions = model.predict(X_new)