make_circles中noise(噪声系数)的作用
时间: 2023-04-10 17:04:59 浏览: 87
make_circles是一个用于生成圆形数据集的函数,其中noise参数用于控制数据集中的噪声程度。具体来说,它会在数据点的位置上添加一些随机扰动,使得数据点不再完全在圆形边界上,从而增加数据集的难度和多样性。
相关问题
datasets.make_circles
好的,datasets.make_circles是Scikit-learn中的一个函数,用于生成一个环形的二维数据集。该函数的用法如下:
```python
from sklearn.datasets import make_circles
X, y = make_circles(n_samples=100, noise=0.05, factor=0.5)
```
其中,make_circles有三个主要参数:
- n_samples:生成数据集的样本数量。
- noise:生成数据集时添加的噪声。
- factor:内部圆和外部圆的比例因子,取值范围为[0,1],默认值为0.8。
函数返回的X是一个数组,形状为(n_samples, 2),其中每一行是一个样本,有两个特征。y是一个长度为n_samples的一维数组,表示每个样本所属的类别。在这个数据集中,共有两个类别,分别为0和1。
make_circles中factor(内圆和外圆的比例)的作用
make_circles中的factor参数用于控制内圆和外圆的比例,即内圆半径与外圆半径的比值。当factor为1时,内圆和外圆的半径相等,形成的圆是标准的圆形;当factor小于1时,内圆的半径比外圆的半径小,形成的图形是一个环形;当factor大于1时,内圆的半径比外圆的半径大,形成的图形是一个中空的圆形。