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（鸢尾花）数据集：一个非常著名的多分类问题数据集，包含了3类共150个样本，每类50个样本，每个样本包含4个特征。

2. digits（手写数字）数据集：一个非常常用的图像分类问题数据集，包含了10个类别共1797个样本，每个样本是一个8x8的灰度图像。

3. breast_cancer（乳腺癌）数据集：一个二分类问题数据集，包含了569个样本，每个样本包含30个特征，用于预测样本是否为恶性乳腺肿瘤。

4. newsgroups（新闻组）数据集：一个文本分类问题数据集，包含了20个类别共18846个新闻样本，每个样本是一篇新闻文章。

这些数据集都可以通过sklearn的load_函数进行加载。例如，加载iris数据集可以使用以下代码：

from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

相关问题

关联python代码自带数据集

Python标准库并没有内置的数据集，但许多第三方库提供了丰富多样的数据集供学习和开发使用。例如：

1. **scikit-learn**: 提供了多种经典的机器学习数据集，如鸢尾花（Iris）分类、波士顿房价等，可以用于训练和测试模型。

   from sklearn import datasets
   iris = datasets.load_iris()

2. **pandas**: 虽然不是专门的数据集库，但pandas的`read_csv`、`read_excel`等功能可以加载各种格式的CSV、Excel文件，包括一些公开可用的数据集。

   df = pd.read_csv('https://example.com/dataset.csv')

3. **TensorFlow** 和 **Keras**: 这些深度学习库提供了如MNIST手写数字识别和IMDB电影评论情感分析等预装的数据集。

   (x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()

4. **UCI Machine Learning Repository**: 网上有很多开源的大型数据集，可通过下载并利用pandas读取，例如UCI的csv格式数据。

   data = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data', header=None)

5. **Census Income Dataset**: Python库如pycountry花旗银行信用卡申请数据等可以通过requests库直接下载。

以sklearn中自带的数据集lris为例用python实现id3算法

在Python的Scikit-learn库中并没有直接提供ID3算法，因为它是用于机器学习而非数据挖掘的库，ID3算法通常属于决策树算法的一种，常见于R语言的`rpart`包或专门的机器学习库如`mlxtend`。然而，你可以使用第三方库如`decisiontree`或`sklearn-decisiontree`来实现ID3。

这里是一个基本的例子，展示如何使用`sklearn-decisiontree`库来实现ID3算法，假设我们有LIRIS数据集：

from sklearn.datasets import load_iris
from decisiontree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载LIRIS数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 使用ID3算法创建决策树分类器
id3_classifier = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy', max_depth=None)  # ID3通常采用信息增益作为分裂标准
id3_classifier.fit(X_train, y_train)

# 预测并评估模型
predictions = id3_classifier.predict(X_test)
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, predictions))

# 如果你想了解每个特征的重要性，可以查看属性'tree_.feature_importances_'，这里略去代码

注意：由于Scikit-learn并未内置ID3算法，这个例子依赖于`decisiontree`库，你需要先安装它才能运行。此外，这个示例假设你已经对数据进行了预处理，并且知道如何选择合适的超参数。