python自带数据集_sklearn 内置数据集中与分类问题相关的数据集

sklearn内置数据集中与分类问题相关的数据集有以下几个：

1. iris数据集：iris数据集包含3种不同品种的150个鸢尾花样本，每个样本包含4个特征，分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。

2. digits数据集：digits数据集包含1797个手写数字的样本，每样本是一个8x8的灰度图像。

3. wine数据集：wine数据集包含178个葡萄酒样本，每个样本包含13个特征，包括酒的化学成分和品质等级。

4. breast_cancer数据集：breast_cancer数据集包含569个乳腺癌样本，每个样本包含30个特征，包括肿瘤大小、形状、质地等。

这些数据集都是经典的机器学习数据集，可以用于各种分类算法的实验和测试。

相关问题

pythonsklearn乳腺癌数据集_使用sklearn的样本数据集

好的，您的问题是关于使用sklearn的乳腺癌数据集，这是一个非常常见的机器学习数据集。您可以使用以下代码来加载乳腺癌数据集：

from sklearn.datasets import load_breast_cancer

data = load_breast_cancer()
X = data.data
y = data.target

其中，X是数据集的特征矩阵，y是标签向量。您可以使用这个数据集来训练各种机器学习模型，比如决策树、支持向量机、逻辑回归等等。当然，您需要把数据集分为训练集和测试集，并对模型进行评估，以确保模型的泛化性能。

以sklearn自带数据集breast_cancer为例

，展示如何使用支持向量机（SVM）进行分类。

首先，导入需要的库和数据集：

from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import classification_report

# 加载数据集
cancer = load_breast_cancer()

接着，将数据集分为训练集和测试集：

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(cancer.data, cancer.target, test_size=0.3, random_state=42)

然后，创建一个支持向量机分类器，并用训练集进行训练：

# 创建支持向量机分类器
svm = SVC()

# 使用训练集训练分类器
svm.fit(X_train, y_train)

最后，使用测试集对分类器进行评估：

# 使用测试集评估分类器
y_pred = svm.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred))

输出结果如下：

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.93      0.93      0.93        63
           1       0.96      0.96      0.96       108

    accuracy                           0.95       171
   macro avg       0.94      0.94      0.94       171
weighted avg       0.95      0.95      0.95       171

可以看到，该支持向量机分类器在测试集上的准确率达到了95%。