make_classification函数结果打印代码

好的，以下是使用sklearn库中的make_classification函数生成数据并打印结果的代码示例：

from sklearn.datasets import make_classification

# 生成100个样本，有5个特征，2个类别，不平衡数据（class1占比0.2）
X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=5, n_classes=2, weights=[0.8, 0.2])

# 打印结果
print("X shape: ", X.shape)    # 输出：(100, 5)
print("y shape: ", y.shape)    # 输出：(100,)

# 查看类别分布情况
unique, counts = np.unique(y, return_counts=True)
print("Class distribution: ", dict(zip(unique, counts)))

其中，make_classification函数的参数含义如下：

- n_samples：生成样本数
- n_features：生成特征数
- n_classes：生成类别数
- weights：生成类别占比，可以是一个列表或字符串，如[0.7, 0.3]或"0.7"。

输出结果中，X是生成的数据，y是对应的标签。我们可以查看它们的形状，以及类别分布情况。