怎么从sklearn.datasets导入我手上的数据

在scikit-learn (sklearn) 中，如果你有一个自定义数据集，而不是像Iris这样的内置数据集，你需要首先确保数据已经被正确地组织成适合sklearn格式，即每行代表一个样本，每列代表一个特征。通常，数据应该保存在一个二维数组（numpy数组或pandas DataFrame）中，而目标变量（如果有的话）应该在另一个数组或列中。

以下是导入自定义数据的一般步骤：

1. **导入所需的库**：

   import numpy as np
   from sklearn.model_selection import train_test_split
   from sklearn.utils import check_array

2. **加载数据**：
- 如果数据是CSV文件或类似的文本文件，可以使用pandas库读取：

     data_df = pd.read_csv('your_data.csv')  # 替换为你的文件路径
     X = data_df.iloc[:, :-1]  # 假设最后一列是目标变量
     y = data_df.iloc[:, -1]

- 或者，如果你的数据是numpy数组：

     data = np.loadtxt('your_data.txt', delimiter=',')
     X = data[:, :-1]  # 同上，假设最后一列是目标变量
     y = data[:, -1].astype(int)  # 确保目标变量是整数类型

3. **数据预处理**：
- 检查数据是否需要标准化或归一化：

     X = check_array(X)

4. **划分训练集和测试集**：

   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

5. **转换为sklearn的数据结构**：

   from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin
   class CustomDataset(BaseEstimator, TransformerMixin):
       def __init__(self):
           self.X_train = X_train
           self.y_train = y_train
           self.X_test = X_test
           self.y_test = y_test

   custom_dataset = CustomDataset()

记得将上述代码中的文件名和列索引替换为你实际的数据情况。如果你的数据是通过其他方式获取，例如网络API或数据库查询，那么相应地调整数据加载部分即可。