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：

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。

相关问题

sklearn.datasets.make_circles

sklearn.datasets.make_circles是一个函数，用于生成一个圆形的数据集。该函数可以生成两个同心圆的数据集，其中内圆和外圆之间有一定的距离。生成的数据集可以用于分类问题或聚类问题的训练和测试。函数的参数包括数据集的样本数量、噪声的大小、内圆和外圆之间的距离等。

X1, y1 = datasets.make_circles(n_samples=2000, factor=.6, noise=.02) X2, y2 = datasets.make_blobs(n_samples=400, n_features=2, centers=[[1.2, 1.2]], cluster_std=[[.1]], random_state=9)

这是使用scikit-learn库中的datasets模块生成两个数据集。第一个数据集使用make_circles函数生成2000个样本，这些样本分布在环形区域内，内圈半径为外圈半径的0.6倍，加入了0.02的噪声。第二个数据集使用make_blobs函数生成400个样本，这些样本分布在一个中心点为[1.2,1.2]的二维空间内，方差为0.1。