sklearn.datasets

sklearn.datasets是scikit-learn机器学习库中的一个模块，用于提供一些常用的数据集以供机器学习实验使用。这些数据集包括分类、回归、聚类、文本和图像数据等。使用这些数据集可以帮助我们快速了解和熟悉机器学习算法的特性和性能表现。

sklearn.datasets中包含的数据集有：

- iris（鸢尾花）数据集：分类问题，包含3个类别，每个类别有50个样本，每个样本有4个特征。
- digits（手写数字）数据集：分类问题，包含10个类别，每个类别有1797个样本，每个样本有64个特征。
- boston（波士顿房价）数据集：回归问题，包含506个样本，每个样本有13个特征。
- wine（葡萄酒）数据集：分类问题，包含3个类别，每个类别有59个样本，每个样本有13个特征。
- breast_cancer（乳腺癌）数据集：分类问题，包含2个类别，每个类别有212个样本，每个样本有30个特征。

除了这些标准数据集之外，sklearn.datasets还提供了一些其他数据集，如fetch_20newsgroups用于文本分类任务，fetch_lfw_people用于人脸识别任务等。

相关问题

import sklearn import sklearn.datasets

这段代码是在 Python 中导入 `sklearn` 库，并使用它的 `datasets` 模块。让我来解一下每一行代码的作用：

import sklearn

这行代码导入了整个 `sklearn` 库，它是一个用于机器学习和数据挖掘的 Python 库。

import sklearn.datasets

这行代码导入了 `sklearn` 库中的 `datasets` 模块。该模块包含了一些经典的数据集，供机器学习任务使用。

通过使用 `sklearn.datasets` 模块，你可以方便地获取和加载一些常用的数据集，用于训练和测试机器学习模型。例如，你可以使用 `load_iris` 函数加载鸢尾花数据集，或者使用 `load_boston` 函数加载波士顿房价数据集等。

这样，你就可以使用 `sklearn.datasets` 模块提供的函数和数据集来进行机器学习任务的开发和实验。

1sklearn.datasets

sklearn.datasets 是 scikit-learn 库中用于载入数据集的模块。它可以用来导入一些公共数据集，如分类、聚类、回归等数据集。这些数据集已经经过处理，方便用户进行机器学习的训练和测试。常用的一些数据集包括：

- iris 鸢尾花数据集
- digits 手写数字数据集
- wine 酒的质量数据集
- breast_cancer 乳腺癌数据集

使用 sklearn.datasets 模块可以轻松地导入这些数据集，以及其他一些数据集。同时，该模块还提供了一些生成模拟数据集的方法，方便用户进行实验和调试。