digits = load_digits() X = digits.data y = digits.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
时间: 2023-06-19 14:09:36 浏览: 42
这段代码是用来加载手写数字数据集,并将数据集分成训练集和测试集。具体解释如下:
- `load_digits()` 函数是 sklearn 中的一个数据集加载函数,用于加载手写数字数据集。
- `digits.data` 是手写数字数据集中所有样本的特征数据,即图片的像素值。
- `digits.target` 是手写数字数据集中所有样本的标签数据,即图片代表的数字。
- `train_test_split` 函数是 sklearn 中的一个数据集划分函数,用于将数据集划分为训练集和测试集。
- `test_size=0.2` 表示将数据集划分为训练集和测试集的比例,即测试集占总数据集的比例为 0.2。
- `random_state=42` 表示随机数生成器的种子,用于保证每次运行代码时划分的训练集和测试集相同。
相关问题
X, y = load_digits(return_X_y=True)
这段代码使用Scikit-learn库中的`load_digits`函数加载手写数据集。通过设置`return_X_y=True`,该函数将返回特征矩阵`X`和目标向量`y`。
`X`是一个二维数组,形状为`(n_samples, n_features)`,其中每一行表示一个手写数字样本,每一列表示一个特征(像素)。每个特征的值代表了对应像素的灰度值。
`y`是一个一维数组,形状为`(n_samples,)`,其中每个元素表示对应手写数字样本的目标类别或标签。
这个数据集总共包含1797个手写数字样本,每个样本由8x8的像素网格表示。目标类别是0到9的整数,表示对应的手写数字。
你可以使用这个数据集来训练机器学习模型,例如分类器,来识别手写数字。
如果你想了解更多关于`load_digits`函数和手写数字数据集的信息,可以参考Scikit-learn官方文档:
- `load_digits`: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.datasets.load_digits.html
x_data = load_digits().data怎么转为四维
数组?
可以使用NumPy的reshape方法来将x_data数组转换为四维数组。假设每个样本的形状为(8,8),则可以这样写:
```
import numpy as np
x_data = load_digits().data
x_data = x_data.reshape(-1, 8, 8, 1)
```
其中-1表示自动计算样本数量。reshape方法会将原数组的元素按照新的形状重新排列,并返回一个新的数组对象。这里通过添加一个维度,将原数组从二维转换为四维数组。