用python实现sklearn小规模数据集的获取： from sklearn.datasets.load._iris()：加载并返回鸢尾花数据集 数据集包含150个样本（数据集的行） 数据集包含4个属性（数据集的列）：Sepal Length，Sepal Width，Petal Length，Petal Width：‘feature_names’ 利用numpy.ndarray存储这150x4的数据：‘data’ 分类标签取自array[‘Setosa’，‘Versicolour’，‘Virginica’]：‘target_names’ Setosa，Versicolour，Virginica是数据集所包含的3中品种的鸢尾花 这3个分类标签（即150x1数据）用np.ndarray存储：‘target’ 总之，这个数据存储了150x4的特征数据和150x1的分类标签，其中特征数据又放在‘data’里，分类标签放在‘target’里

可以使用如下代码来获取鸢尾花数据集：

from sklearn.datasets import load_iris

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 特征数据
X = iris.data

# 目标数据
y = iris.target

其中，`X` 是一个形状为（150，4）的 `numpy.ndarray`，存储了鸢尾花数据集的特征数据。`y` 是一个形状为（150，）的 `numpy.ndarray`，存储了鸢尾花数据集的目标数据。数据集中一共包含了3个分类标签：Setosa，Versicolour，Virginica，它们的名称可以通过 `iris.target_names` 属性获得。数据集中的每个样本都由4个属性和一个分类标签组成，其中特征数据存储在 `X` 中，分类标签存储在 `y` 中。

相关问题

使用Python实现神经网络回归的详细代码 基本要求： ●使用sklearn 的 MLP 实现神经网络 ●数据要求： ●回归问题： ●选取任意标准数据集测试 提高练习： ●尝试使用pytorch实现梯度下降（先手动update，再使用torch.optim模块）

在Python中，我们可以使用scikit-learn库中的MultiLayerPerceptron (MLP)类来实现一个简单的神经网络回归模型。这里是一个基础的例子，我们将使用鸢尾花数据集作为示例：

# 导入必要的库
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
import numpy as np

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data[:, :2]  # 取前两个特征用于回归，假设我们只关心花瓣长度和宽度
y = iris.target

# 数据预处理
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义并初始化神经网络模型
nn_model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10, 10), activation='relu', solver='adam', alpha=0.0001)

# 训练模型
nn_model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = nn_model.predict(X_test)

# 打印预测结果
print("Predicted values for some samples:")
print(y_pred[:5])

# 提高练习部分 - 手动梯度下降 (仅适用于小规模问题)
def sgd_update(parameters, gradients, learning_rate):
    parameters -= learning_rate * gradients

# 创建手动梯度下降的优化函数
learning_rate = 0.01
epochs = 100
for epoch in range(epochs):
    # 获取当前层的权重和偏置
    weights, biases = nn_model.coefs_, nn_model.intercepts_
    
    # 手动计算梯度
    # ...此处需要实现神经网络的导数公式... (省略)

    # 更新权重和偏置
    for weight, bias, grad in zip(weights, biases, gradients):
        sgd_update(weight, grad, learning_rate)
        sgd_update(bias, grad, learning_rate)

# 对于大规模问题，更推荐使用PyTorch的torch.optim模块进行自动优化
# 示例：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# ...将上面的sklearn模型转换为PyTorch模型...

optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
for epoch in range(epochs):
    optimizer.zero_grad()  # 梯度清零
    # 计算损失并反向传播
    loss = model.loss_function(output, target)
    loss.backward()
    optimizer.step()

在这个例子中，我们首先加载数据、划分训练集和测试集，然后创建一个MLPRegressor实例，并训练它。提高练习部分演示了如何手动更新神经网络的权重，但在实际应用中，PyTorch等深度学习框架提供了更方便的优化工具。

sklearn数据集下载

### 如何下载 sklearn 数据集

对于想要使用 `sklearn` 中的数据集进行实验或研究的情况，可以通过多种方式来获取这些数据集。具体方法取决于所需数据集的大小以及其存储位置。

#### 小规模数据集（本地加载）

针对小型数据集，可以直接调用 `sklearn.datasets.load_*()` 函数来进行加载操作。这类函数适用于那些已经预先打包好的经典数据集，比如鸢尾花(iris)、乳腺癌(breast cancer)等[^2]：

from sklearn.datasets import load_iris
data = load_iris()
print(data.DESCR)

此段代码展示了如何通过 `load_iris()` 方法快速访问著名的鸢尾花分类问题中的样本信息。

#### 大规模数据集（在线下载）

当面对较大的数据集合时，则应采用 `fetch_*()` 类型的方法，这允许程序自动连接互联网并抓取最新的资源副本。例如要取得新闻组文本数据(`20 newsgroups`)可以这样做[^3]：

from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
news_data_train = fetch_20newsgroups(subset='train')
print(news_data_train.target_names)

这段脚本说明了怎样利用 `fetch_20newsgroups()` 来获得训练子集内的文章类别列表。需要注意的是，在首次执行上述命令时可能会触发网络请求以完成实际的数据拉取过程；之后再次运行相同指令则不会再重复下载动作而是直接读取缓存版本。

如果遇到 IO 错误提示可能是由于未能成功建立网络链接或是目标服务器暂时不可达等原因引起。此时建议检查当前环境下的联网状况或者稍后再试一次。

另外，默认情况下 Windows 平台上的 Python 解释器会在 `%PYTHON_HOME%\Lib\site-packages\sklearn\datasets\data` 文件夹内创建相应的子目录用于存放所获取的内容[^4]。因此也可以手动前往该路径查看已有的资料文件。

#### 构造合成数据集

除了真实世界采集来的现成素材外，有时为了测试算法性能也会需要用到人工制造出来的虚拟案例。这时就可以借助于 `make_*()` 家族成员实现自定义参数设定下的随机数列生成任务:

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_classification

X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=2,
                           n_redundant=0, n_informative=2,
                           random_state=1, n_clusters_per_class=1)

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], marker='o', c=y, s=25, edgecolor='k')
plt.show()

以上实例演示了一个简单的二元线性可分模式可视化图形绘制流程。