sklearn.utils.Bunch

`sklearn.utils.Bunch`是scikit-learn库中的一个实用工具类，它主要用于简化数据集的封装。Bunch是一个简单的字典（dict）子类，通常用于存储分类或回归任务的数据集，其中包含了训练数据、测试数据、特征名称、目标变量等关键元素。当你需要处理一些外部数据源（如CSV文件、数据库或者其他形式的数据），并且希望按照scikit-learn的API风格组织数据时，Bunch能够提供一种便捷的方式来管理数据结构。

例如，你可以创建一个Bunch实例，像这样：

from sklearn.datasets import load_iris
data = sklearn.datasets.load_iris()
bunch = sklearn.utils.Bunch(data=data.data, target=data.target,
                          feature_names=data.feature_names, DESCR=data.DESCR)

在这里，`bunch`就是一个包含了鸢尾花数据集的各种属性的对象，可以直接访问其训练数据、标签等信息。

相关问题

sklearn.utils.Bunch是什么

sklearn.utils.Bunch是一个简单的容器对象，用于保存类似于字典的数据。它通常用于存储机器学习模型的数据集和元数据，例如scikit-learn中的数据集。Bunch对象具有类似于字典的属性，即可以通过点号访问键值对。它还具有许多有用的方法，例如可以使用update方法更新对象中的数据。

sklearn.utils.Bunch是什么意思

sklearn.utils.Bunch是Scikit-learn库中的一个数据结构，用于表示数据集。它类似于Python的字典（dictionary），具有类似的键值对的结构，但具有额外的属性和方法。Bunch对象通常用于存储机器学习任务中的数据集，包括特征矩阵和目标向量。

Bunch对象的属性通常包括：

- data：特征矩阵，通常是一个二维数组。
- target：目标向量，通常是一个一维数组。
- feature_names：特征的名称，通常是一个字符串列表。
- target_names：目标的名称，通常是一个字符串列表。
- DESCR：数据集的描述信息。

通过使用Bunch对象，可以很方便地存储和传递机器学习任务中的数据集，同时还可以通过访问属性来获取数据集的相关信息。