使用skrlearn实现data.pkl
时间: 2023-11-30 07:03:41 浏览: 39
使用sklearn生成data.pkl的具体方法包括:
1. 载入数据集并划分为训练集和测试集:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)
```
2. 对数据进行预处理:
```python
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)
```
3. 将处理后的数据保存为data.pkl文件:
```python
import joblib
data = {"X_train": X_train, "y_train": y_train, "X_test": X_test, "y_test": y_test}
joblib.dump(data, "data.pkl")
```
这里使用了joblib库来保存数据,joblib库可以更高效地处理大型数据。如果需要使用pickle库保存数据,可以将上述代码中的joblib替换为pickle即可。
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