fetch_california_housing
时间: 2024-10-09 11:08:25 浏览: 15
`fetch_california_housing`通常是一个函数或方法名,它用于从数据源获取加州房价的数据集,这个数据集常用于机器学习和统计分析中的回归任务,例如预测房屋价格。此函数可能是从Python的数据处理库如pandas_datareader、Scikit-Learn的内置数据集,或者是像Kaggle这样的在线资源获取。
这个函数的一般用法可能会包括导入必要的库,设置URL或路径,然后调用该函数下载并加载数据。下面是一个简化的示例:
```python
import pandas as pd
from sklearn.datasets import fetch_california_housing
# 下载数据
california_housing = fetch_california_housing()
# 数据预览
print(california_housing.DESCR) # 查看描述信息
data = california_housing.data
target = california_housing.target # 获取特征值和目标变量
# 可能还需进行数据清洗和分割成训练集和测试集等步骤
```
相关问题
Mac 中fetch_california_housing()问题
在Mac中,fetch_california_housing()是一个函数,用于获取加利福尼亚州住房数据集。这个数据集包含了加利福尼亚州各个地区的住房价格相关信息,可以用于进行数据分析和机器学习任务。
该函数通常是通过Python的机器学习库scikit-learn库。然后可以按照以下步骤来获取数据集:
1. 打开终端(Terminal)应用程序。
2. 进入Python交互式环境,可以输入`python`命令。
3. 在Python交互式环境中,导入scikit-learn库:`import sklearn`
4. 调用fetch_california_housing()函数来获取数据集:`data = sklearn.datasets.fetch_california_housing()`
5. 获取到的数据集将保存在data变量中,你可以通过打印data来查看数据集的内容。
注意:在使用fetch_california_housing()函数之前,确保已经安装了scikit-learn库。如果没有安装,可以使用pip命令进行安装:`pip install scikit-learn`
sklearn里的fetch_california_housing
fetch_california_housing是scikit-learn中的一个函数,用于获取加州住房数据集。这个数据集包括了1990年加州各个地区的住房价格中位数,以及一些与房屋相关的属性,例如人口、收入中位数、房间数、卧室数等。这个数据集被广泛用于机器学习中的回归问题。
使用fetch_california_housing函数可以直接从scikit-learn中获取这个数据集。函数返回一个Bunch对象,其中包含了数据集的数据和相关信息。可以使用如下代码来获取数据集:
```python
from sklearn.datasets import fetch_california_housing
data = fetch_california_housing()
```
需要注意的是,fetch_california_housing函数返回的数据集已经经过预处理和标准化,因此不需要再进行数据预处理。