sklearn有哪些数据集

scikit-learn（sklearn）是一个流行的Python机器学习库，它包含了许多经典的数据集。以下是一些常见的sklearn数据集：

1. iris（鸢尾花）数据集：包含三个类别的鸢尾花（Setosa，Versicolour和Virginica）的测量数据。

2. digits（手写数字）数据集：包含手写数字的图像数据，数字0到9。

3. wine（葡萄酒）数据集：包含13种不同化学成分的葡萄酒样本。

4. breast_cancer（乳腺癌）数据集：包含肿瘤样本的测量数据，用于分类为良性或恶性。

5. boston（波士顿房价）数据集：包含波士顿地区房屋的各种属性和价格。

6. diabetes（糖尿病）数据集：包含糖尿病患者的医学指标和进展情况。

7. news20（新闻分类）数据集：包含20种不同主题的新闻文章。

这些数据集可以通过sklearn库中的相关模块（如`datasets`）加载并使用。

相关问题

sklearn线性回归数据集

sklearn线性回归模型可以应用于各种数据集，包括非线性数据集。您可以使用Scikit-Learn的LinearRegression类来拟合线性模型，并使用predict方法进行预测。您可以使用fit方法来拟合模型，并使用predict方法在新的输入数据上进行预测。如果您需要更多关于线性回归的信息，您可以参考Scikit-Learn的官方文档，链接如下：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LinearRegression.html

sklearn杜鹃花数据集

sklearn库中的杜鹃花数据集是一个经典的机器学习数据集，用于分类任务。它包含了150个样本，每个样本有4个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。这些样本被分为3个类别：Setosa、Versicolor和Virginica。你可以使用sklearn库中的load_iris函数加载这个数据集。例如：

from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
X = iris.data  # 特征矩阵
y = iris.target  # 类别标签

加载数据集后，你可以将其用于训练机器学习模型，如决策树、支持向量机等，来进行杜鹃花的分类任务。