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 Boston数据集

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。

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。