mnist = fetch_openml('mnist_784')
时间: 2024-02-04 14:03:37 浏览: 24
这行代码是用于从OpenML上下载MNIST数据集,其中MNIST是一个手写数字的数据集,包含了70,000张28x28像素的灰度图像。每张图像都有一个对应的标签,表示它所代表的数字。这个数据集常被用于训练和测试图像分类算法。fetch_openml函数是scikit-learn库中的一个函数,用于从OpenML上获取数据集。在这行代码中,我们将数据集下载到了名为mnist的变量中。
相关问题
mnist = fetch_openml('mnist')
这行代码使用了 scikit-learn 中的 `fetch_openml` 函数来下载 MNIST 数据集。MNIST 是一个包含手写数字图像的数据集,常被用作机器学习领域中的基准数据集。该函数返回一个包含数据集及其标签的字典对象。可以通过以下代码来获取数据集和标签:
```
X, y = mnist['data'], mnist['target']
```
其中,`X` 是一个形状为 `(70000, 784)` 的 NumPy 数组,表示有 70000 个样本,每个样本有 784 个特征(即 28x28 的图像展平后的一维向量)。`y` 是一个形状为 `(70000,)` 的 NumPy 数组,表示每个样本对应的数字标签。
fetch_openml使用mnist
fetch_openml是一个Python库,可以用来获取各种数据集,包括MNIST手写数字数据集。
使用fetch_openml获取MNIST数据集的代码如下:
```
from sklearn.datasets import fetch_openml
mnist = fetch_openml('mnist_784')
```
这个代码会从OpenML上下载MNIST数据集,并将其存储在一个名为mnist的变量中。数据集包含70000张28x28像素的手写数字图片,每张图片都有一个对应的标签,表示这张图片所代表的数字。