如何使用sklearn生成随机数据集？

可以使用sklearn.datasets中的多个方法来生成随机数据集。以下是两个常用的方法：

1.生成符合正态分布的聚类数据

from sklearn.datasets import make_blobs

# 生成100个样本，每个样本有2个特征，分为3个簇，标准差为1.0
X, y = make_blobs(n_samples=100, n_features=2, centers=3, cluster_std=1.0, center_box=(-10.0, 10.0), shuffle=True, random_state=None)

2.生成符合正态分布的回归数据

from sklearn.datasets import make_regression

# 生成100个样本，每个样本有2个特征，噪声为10.0
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=2, noise=10.0, random_state=None)