sklearn怎么创建数据集
时间: 2023-03-19 12:22:17 浏览: 82
在sklearn中创建数据集通常使用sklearn.datasets模块中的函数。该模块提供了许多经典的数据集,例如鸢尾花数据集、手写数字数据集等。
您可以使用load_*()函数加载数据集,例如:
```
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
```
这里,load_iris()函数将加载鸢尾花数据集,并将其分为X(特征数据)和y(标签数据)两个变量。您可以通过设置不同的参数来加载不同的数据集。
如果您想要创建自己的数据集,可以使用make_*()函数。例如,使用make_classification()函数创建分类数据集:
```
from sklearn.datasets import make_classification
X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=10, n_classes=3)
```
这里,make_classification()函数将创建一个包含100个样本,10个特征和3个类别的分类数据集。您可以使用不同的参数来创建不同的数据集。
相关问题
sklearn自带数据集
sklearn提供了多种自带数据集供用户使用。这些数据集可以分为三种类型:自带的小数据集、可在线下载的数据集和计算机生成的数据集。自带的小数据集可以通过sklearn.datasets.load_函数加载。可在线下载的数据集可以通过sklearn.datasets.fetch_函数获取,其中包括从data.org在线下载的数据集。最后,sklearn还提供了加载libsvm格式的数据集的函数sklearn.datasets.load_svmlight_file。如果你希望使用从data.org在线下载的数据集,可以使用sklearn.datasets.fetch_mldata函数。总而言之,sklearn提供了丰富的自带数据集供用户使用,可以根据自己的需求选择合适的数据集进行分析和建模。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [[554]sklearn提供的自带的数据集(make_blobs)](https://blog.csdn.net/xc_zhou/article/details/88316326)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [python sklearn下载-Python的Sklearn库中的数据集](https://blog.csdn.net/weixin_39622905/article/details/109618742)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
sklearn minist数据集
sklearn中包含了一个非常经典的手写数字数据集,称为minist数据集。这个数据集包含了70,000张28x28像素的手写数字图像,以及对应的标签,即0-9中的数字。这个数据集被广泛用于机器学习、深度学习和计算机视觉的研究和实践。
在sklearn中,可以通过以下代码加载minist数据集:
```python
from sklearn.datasets import fetch_openml
mnist = fetch_openml('mnist_784')
```
这个代码会从OpenML的公共数据集服务器上下载minist数据集,并将其转换为sklearn的标准数据格式,即一个包含数据和标签的元组。其中,数据矩阵的形状为(70000, 784),标签向量的形状为(70000,)。每一行数据对应一张图像,共有784个特征(即像素),每个特征的取值范围是0-255。标签是一个0-9的数字。