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 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。

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。