make_classification(n_samples=440, n_features=10, n_informative=5, n_classes=3, random_state=42)
时间: 2023-08-29 18:04:37 浏览: 33
`make_classification` 是 Scikit-learn 中的一个函数,用于生成一个随机的分类数据集。
参数解释:
- `n_samples`:表示生成的样本数量。
- `n_features`:表示生成的特征数量。
- `n_informative`:表示生成的特征中有用的特征数量,即与类别相关的特征数量。
- `n_classes`:表示生成的类别数量。
- `random_state`:表示生成数据集的随机种子。
在这个例子中,我们生成了一个包含 440 个样本的数据集,每个样本包含 10 个特征。其中 5 个特征与类别相关,共有 3 个类别。
相关问题
# 随机生成数据集 X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=10, n_classes=5, random_state=42,n_clusters_per_class=2,n_informative=5)
好的,这是一个使用 scikit-learn 库中的 make_classification 函数生成的数据集,包含100个样本,10个特征和5个类别。每个类别有2个簇,其中有5个特征是信息性特征。下面是代码实现:
```python
from sklearn.datasets import make_classification
X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=10, n_classes=5, random_state=42, n_clusters_per_class=2, n_informative=5)
```
其中,n_samples 表示样本数,n_features 表示特征数,n_classes 表示类别数,random_state 是随机种子,n_clusters_per_class 表示每个类别有几个簇,n_informative 表示有几个信息性特征。函数返回的 X 是样本特征矩阵,y 是样本标签向量。
X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=20, n_informative=10, n_classes=2, random_state=42)是什么含义
这行代码使用scikit-learn库中的`make_classification`函数生成一个分类数据集。其中,参数`n_samples`指定了数据集的样本数量,参数`n_features`指定了每个样本的特征数量,参数`n_informative`指定了数据集中有用特征的数量,参数`n_classes`指定了数据集中类别的数量,参数`random_state`指定了生成随机数的种子,以保证每次生成数据集的结果相同。函数的返回值为一个包含样本和标签的元组,其中`X`为样本,`y`为对应的标签。