sklearn中自带的小型数据集包括
时间: 2023-09-23 14:08:43 浏览: 45
sklearn中自带的小型数据集包括:
1. iris:鸢尾花数据集,包含150个样本,分为三类,每类50个样本。
2. digits:手写数字数据集,包含1797个样本,每个样本是一个8x8的图像。
3. wine:葡萄酒数据集,包含178个样本,每个样本有13个数值特征。
4. breast_cancer:乳腺癌数据集,包含569个样本,每个样本有30个数值特征。
5. diabetes:糖尿病数据集,包含442个样本,每个样本有10个数值特征。
6. boston:波士顿房价数据集,包含506个样本,每个样本有13个数值特征。
这些数据集通常用于测试和实验,可以帮助我们快速了解和熟悉机器学习算法的使用。
相关问题
sklearn中鸢尾花数据集
sklearn中的鸢尾花数据集是一个经典的分类问题数据集,包含了150个样本,分为三类,每类50个样本。每个样本包含了四个特征:花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度。该数据集被广泛用于机器学习算法的测试和评估。可以使用sklearn.datasets中的load_iris方法导入该数据集。同时,也可以使用train_test_split方法将数据集分成训练集和测试集,以便进行模型训练和测试。
--相关问题--:
1. 除了鸢尾花数据集,sklearn中还有哪些常用的数据集?
2. 如何使用sklearn对鸢尾花数据集进行分类?
sklearn自带数据集
sklearn提供了多种自带数据集供用户使用。这些数据集可以分为三种类型:自带的小数据集、可在线下载的数据集和计算机生成的数据集。自带的小数据集可以通过sklearn.datasets.load_函数加载。可在线下载的数据集可以通过sklearn.datasets.fetch_函数获取,其中包括从data.org在线下载的数据集。最后,sklearn还提供了加载libsvm格式的数据集的函数sklearn.datasets.load_svmlight_file。如果你希望使用从data.org在线下载的数据集,可以使用sklearn.datasets.fetch_mldata函数。总而言之,sklearn提供了丰富的自带数据集供用户使用,可以根据自己的需求选择合适的数据集进行分析和建模。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [[554]sklearn提供的自带的数据集(make_blobs)](https://blog.csdn.net/xc_zhou/article/details/88316326)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [python sklearn下载-Python的Sklearn库中的数据集](https://blog.csdn.net/weixin_39622905/article/details/109618742)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]