介绍OpenML数据集存储库
时间: 2023-11-08 16:06:30 浏览: 36
OpenML是一个开放的机器学习平台,提供了一个数据集存储库,包含了许多开放数据集,可以为机器学习和数据挖掘领域的研究人员和开发者提供有用的资源。
OpenML数据集存储库中包含了各种数据集,包括分类、回归、聚类和关联规则等多种类型的数据集。这些数据集来自各个领域,如生物学、经济学、社会学、计算机科学等等。
OpenML还提供了一些工具,让用户可以方便地浏览、搜索和下载数据集。用户可以通过OpenML网站或者API访问这些数据集。
除了数据集存储库外,OpenML还提供了一些其他的功能,如模型存储库、在线机器学习比赛等。这些功能可以帮助用户更好地开展机器学习研究和开发工作。
相关问题
fetch_openml
fetch_openml是一个Python库,用于从OpenML数据集存储库中获取数据集。OpenML是一个在线开放式机器学习平台,它提供了一个中央存储库,包含数千个数据集、任务和流程。fetch_openml库允许用户轻松地使用Python访问OpenML平台,并在机器学习项目中使用这些数据集。该库包含一些常用的机器学习数据集,如MNIST手写数字数据集和波士顿房价数据集,同时也支持从OpenML平台获取其他数据集。
fetch_openml构造函数
fetch_openml是一个从OpenML数据集存储库中下载数据集的函数。它接受以下参数:
- name(必填):数据集的名称或OpenML ID。
- version(可选):数据集的版本号。默认为“active”。
- data_home(可选):数据集的保存路径。默认为“~/scikit_learn_data”。
- target_column(可选):目标变量列的名称。默认为None。
- cache(可选):是否使用本地缓存。默认为True。
- return_X_y(可选):如果为True,则返回数据和目标变量作为两个独立的变量。默认为False。
fetch_openml函数返回一个元组,其中包含以下四个元素:
- data:数据集的特征矩阵。
- target:目标变量数组。
- feature_names:特征名称列表。
- DESCR:数据集的描述文本。
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