sklearn中的数据格式
时间: 2023-06-09 19:02:17 浏览: 193
在Scikit-learn中,数据通常以特征矩阵和目标向量的形式表示。特征矩阵是一个m x n维的二维数组,m是样本数,n是每个样本的特征数。目标向量是一个长度为m的一维数组,其中每个元素表示对应样本的目标值。
相关问题
sklearn数据格式
在使用sklearn库时,数据可以以多种格式保存。其中一种常见的格式是pickle(pkl)格式,可以使用joblib库将模型以pkl格式保存,例如:将训练好的分类器保存为svm.pkl文件,并使用joblib.load()方法加载模型。另一种格式是PMML(Predictive Model Markup Language),可以使用sklearn2pmml库将模型保存为java支持的文件格式,例如:将训练好的随机森林分类器保存为rf.pmml文件,并使用sklearn2pmml()方法保存模型。此外,sklearn库还提供了其他数据集加载的方法,例如使用fetch_mldata()方法从MLData.org中加载数据集,返回的数据格式是一个字典,其中包含data和target两个属性,用于存储特征和标签的数据。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【Sklearn】3种模型保存的文件格式及调用方法](https://blog.csdn.net/xiangxiang613/article/details/122900201)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Sklearn提供的常用数据集](https://blog.csdn.net/shiguanggege/article/details/113791451)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
sklearn加载数据
scikit-learn(sklearn)是一个用于机器学习的Python库,它提供了许多用于数据预处理、特征提取、监督学习、无监督学习等方面的工具。在使用sklearn进行机器学习任务时,我们需要加载数据集并将其转换为可供模型训练和测试的格式。下面是一些常见的sklearn加载数据集的方法:
1. 通过sklearn.datasets加载数据集
sklearn.datasets提供了一些常用的数据集,可以直接使用load_函数加载。例如,要加载iris数据集,可以使用以下代码:
```
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
```
2. 通过pandas加载数据集
sklearn支持pandas数据结构,可以使用pandas读取csv、excel等格式的数据。例如,要加载csv格式的数据集,可以使用以下代码:
```
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
X, y = data.drop('label', axis=1), data['label']
```
3. 通过numpy加载数据集
sklearn还支持numpy数组格式的数据,可以使用numpy.load()函数加载.npy格式的数据。例如,要加载npy格式的数据集,可以使用以下代码:
```
import numpy as np
data = np.load('data.npy')
X, y = data[:,:-1], data[:,-1]
```
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