sklearn怎么创建数据集

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划分数据集

可以使用sklearn中的train_test_split函数来划分数据集。该函数可以将数据集随机分成训练集和测试集两部分，常用的参数有test_size和random_state。例如，可以使用以下代码来将数据集划分成训练集和测试集：

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

其中，X和y分别表示特征和标签，test_size表示测试集所占比例，random_state表示随机种子，用于保证每次划分的结果一致。

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：

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。