sklearn Boston数据集
时间: 2023-06-25 21:03:49 浏览: 85
sklearn中的Boston数据集是一个回归问题的经典数据集,该数据集包含了1970年代波士顿郊区不同城镇的14个特征,其中包括犯罪率、房产税率、学生与教师比例、房屋平均房间数等。该数据集的目标变量是该地区房屋价格的中位数。
该数据集共有506个样本,其中404个作为训练集,102个作为测试集。我们可以使用sklearn中的load_boston函数加载该数据集,示例代码如下:
```
from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
X_train, X_test = boston.data[:404], boston.data[404:]
y_train, y_test = boston.target[:404], boston.target[404:]
```
加载数据集后,我们可以使用回归模型对其进行预测,例如线性回归、岭回归、Lasso回归、决策树回归等。
相关问题
sklearn datasets数据集描述
scikit-learn(sklearn)是Python中一个常用的机器学习库,它包含了许多常用的数据集,可以方便地进行数据分析和机器学习模型的训练。
以下是sklearn中常用的数据集:
1. iris数据集:鸢尾花数据集,包含3种不同种类的鸢尾花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度等4个特征,共有150个样本。
2. digits数据集:手写数字数据集,共有1797个样本,每个样本是一个8x8的图像,表示数字0~9。
3. wine数据集:红酒数据集,包含13个特征,共有178个样本,分为3个类别。
4. breast_cancer数据集:乳腺癌数据集,包含30个特征,共有569个样本,分为2个类别。
5. boston数据集:波士顿房价数据集,包含13个特征,共有506个样本,用于预测波士顿地区房价的中位数。
以上数据集都是经过预处理和标准化的,可以直接用于机器学习模型的训练。sklearn还有许多其他的数据集,可以根据具体需要进行选择。
sklearn数据集介绍
sklearn是一个基于Python语言的第三方模块,提供了简单高效的数据挖掘和数据分析工具。它集成了一些常用的机器学习方法,使得进行机器学习任务时不需要实现算法,只需调用sklearn库中提供的模块即可完成大部分的机器学习任务。sklearn库是在Numpy、Scipy和matplotib的基础上开发而成的。
sklearn中内置了一些常用的数据集,如鸢尾花数据集(iris)、波士顿房价数据集(boston)和手写数字数据集(digits)等。这些数据集在学习和实践中被广泛使用。可以通过调用相关模块来加载和使用这些数据集。比如,可以使用sklearn.datasets模块的load_函数来加载数据集。例如,使用datasets.load_boston()可以加载波士顿房价数据集。
可以使用这些数据集来进行数据预处理和特征工程,在机器学习任务中起到了重要的作用。通过对数据集的了解和处理,可以更好地理解数据的特征和分布,从而提高模型的准确性和性能。
总结来说,sklearn提供了丰富的数据集和相关的操作方法,可以方便地进行数据分析和机器学习任务。它是一个强大的工具,可以帮助我们更好地理解和处理数据。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [机器学习:数据的划分和介绍](https://blog.csdn.net/qq_45315982/article/details/103311165)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Python-Sklearn内置数据集介绍与“三板斧”](https://blog.csdn.net/rettbbetter/article/details/128859438)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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