sklearn的常用数据集以及它们的样本个数

sklearn中包含了许多常用的数据集，其中一些比较常用的数据集及其样本个数如下：

1. iris数据集：150个样本
2. digits数据集：1797个样本
3. wine数据集：178个样本
4. breast_cancer数据集：569个样本
5. diabetes数据集：442个样本
6. boston房价数据集：506个样本

这些数据集都是经典的机器学习数据集，可以用于训练和评估各种机器学习模型。使用sklearn加载这些数据集非常方便，可以通过sklearn.datasets模块中的load_*函数进行加载。

相关问题

sklearn中有哪些大样本数据集

### 回答1：
sklearn中包含了一些大型的数据集，例如：

1. MNIST：手写数字图像数据集，共有60000个训练样本和10000个测试样本。

2. CIFAR-10：包含60000个32x32像素的彩色图像，其中50000个用于训练，10000个用于测试，分为10个类别。

3. CIFAR-100：包含60000个32x32像素的彩色图像，其中50000个用于训练，10000个用于测试，分为100个类别。

4. 20 Newsgroups：包含来自20个不同新闻组的18000个文档。

5. Reuters-21578：包含21578个新闻文档，共计90个类别。

6. Internet Advertisements：包含3279个广告样本，共计1558个特征。

7. Labeled Faces in the Wild：包含13000个人脸图像，共计5749个人。

这些数据集都比较大，可以用来测试和评估机器学习模型的性能。

### 回答2：
在sklearn中，有一些被广泛使用的大样本数据集。以下是其中一些常见的大样本数据集：

1. MNIST手写数字数据集：MNIST是一个由手写数字图片组成的数据集，共有70000个样本，用于训练和测试数字识别算法。

2. CIFAR-10/CIFAR-100图像数据集：这是一组用于图像分类的数据集。CIFAR-10包含了60000个32x32彩色图像，共分为10个类别，每个类别有6000个样本；CIFAR-100则包含100个类别，每个类别有600个样本。

3. IMDB电影评论情感分类数据集：IMDB数据集包含了来自互联网电影数据库（IMDB）的25000个电影评论文本的情感标签。这个数据集用于情感分类任务，即判断评论是积极的还是消极的。

4. 20 Newsgroups新闻组数据集：这个数据集包含了来自20个不同主题的新闻组文章，共有18846个样本。用于文本分类任务，例如将文章按照主题分类。

5. Large Movie Review Dataset：这个数据集收集了来自IMDB的电影评论文本，包含了50000个样本。同样用于情感分类任务。

上述数据集都是比较大的，适用于训练和评估各种机器学习算法。它们在sklearn中的载入方式相对简单，可以方便地与其他库和算法进行集成和使用。当然，sklearn还提供了其他一些数据集，可以根据具体需求选择合适的数据集进行实验和研究。

### 回答3：
在scikit-learn（sklearn）库中，有以下几种大样本数据集可供使用：

1. 波士顿房价数据集（Boston Housing Dataset）：该数据集包含了波士顿地区的房价及其他相关信息，共有506个样本，每个样本有13个特征。它被广泛用于回归问题的学习和性能评估。

2. digits数据集：这个数据集包含了一组手写数字的图像，共有1797个样本，每个样本是一个8x8像素的灰度图像。这个数据集常用于图像分类问题的学习和测试。

3. 20类新闻文本数据集（20 Newsgroups Dataset）：这个数据集包含一组新闻组文档，共有18846个样本，每个样本由一篇文档组成，并分属于20个不同的类别。它常用于文本分类和自然语言处理任务的研究和实验。

4. MNIST数据集：这是一个手写数字图像数据集，共有70000个样本，每个样本是一个28x28像素的灰度图像。MNIST数据集被广泛用于机器学习算法在图像分类问题上的学习和性能评估。

除了上述几个常用的大样本数据集外，scikit-learn还提供了其他一些大型数据集，如Olivetti人脸数据集、California housing数据集等，这些数据集都可以帮助用户在机器学习任务中进行模型训练和性能评估。

sklearn中数据降维

### 使用 `sklearn` 进行数据降维的方法及其实现

#### 方法一：主成分分析 (PCA)

主成分分析是一种常用的线性降维技术，能够有效地减少高维度空间的数据到较低维度的空间。

from sklearn.decomposition import PCA
import numpy as np

# 假设X为输入矩阵
pca = PCA(n_components=2)  # 设置目标维度数量
X_pca = pca.fit_transform(X)  # 对原始数据执行变换操作并返回转换后的数组
print(f"Explained variance ratio: {pca.explained_variance_ratio_}")  # 输出各主成分贡献率[^1]

此代码片段展示了如何利用PCA来降低数据集的维度至两个主要分量，并打印出每个新特征携带的信息比例。这有助于理解哪些新的合成变量最能代表原有数据结构[^3]。

#### 方法二：奇异值分解(SVD)

SVD也是一种强大的工具用于压缩和简化大型稀疏矩阵，在推荐系统等领域应用广泛。

from sklearn.decomposition import TruncatedSVD

svd = TruncatedSVD(n_components=2)
X_svd = svd.fit_transform(X)
print(f"Explained variance ratio: {svd.explained_variance_ratio_}")

这段脚本实现了通过截断版的SVD来进行相似于PCA的操作，同样可以指定最终希望保留下来的组件数目以及获取它们各自的重要性程度。

#### 方法三：基于方差的选择器(VarianceThreshold)

对于那些具有非常少变化甚至完全不变动特性的列来说，可以直接移除这些几乎无意义的部分从而达到初步筛选的效果。

from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold

selector = VarianceThreshold(threshold=(.8 * (1 - .8)))
X_var_threshold = selector.fit_transform(X)

这里定义了一个阈值参数，只有当某个属性内部不同样本间的差异超过设定标准时才会被保留在结果集中；反之则会被剔除掉[^2]。

#### 方法四：字典学习(Dictionary Learning)

这种方法试图找到一组基础向量使得原信号可以通过加权组合的方式近似重构出来，适用于图像处理等方面的任务。

from sklearn.decomposition import DictionaryLearning

dict_learn = DictionaryLearning(n_components=2, transform_algorithm='lasso_lars')
X_dict_learning = dict_learn.fit_transform(X)

上述实例中指定了要提取的基础元素个数还有用来求解系数的具体算法名称，完成训练过程之后即可得到经过字典学习模型转化过的输出形式[^4]。