用scikit-learn读取数据
时间: 2024-05-13 17:15:24 浏览: 17
可以使用scikit-learn中的datasets模块来读取内置的数据集。例如,可以使用以下代码读取Iris数据集:
```
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
```
这将返回一个包含输入数据的numpy数组X和一个包含目标变量的numpy数组y。可以使用类似的方法读取其他内置的数据集,或者使用scikit-learn中的工具将自己的数据集加载到numpy数组中。
相关问题
scikit-learn 导入外部csv数据集
可以使用 pandas 库来导入外部的 CSV 数据集,然后使用 sklearn 中的函数进行数据预处理和建模。
以下是一个示例代码:
``` python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 读取 CSV 文件
data = pd.read_csv('path/to/your/csv/file.csv')
# 分离特征和标签
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
# 数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
# 特征缩放
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)
```
其中,`path/to/your/csv/file.csv` 是你的 CSV 文件路径,`X` 是特征矩阵,`y` 是标签向量,`train_test_split` 函数用于将数据集按比例划分为训练集和测试集,`StandardScaler` 类用于特征缩放。
Scikit-learn案例代码
以下是一个简单的 Scikit-learn 案例代码,用于使用线性回归模型预测房屋价格:
```python
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 读取数据集
data = pd.read_csv("housing.csv")
# 设置 X 和 y
X = data.drop('price', axis=1)
y = data['price']
# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
# 拟合模型
model.fit(X, y)
# 预测房价
predicted_price = model.predict([[3000, 3, 2]])
print("预测的房价为:", predicted_price)
```
这个代码示例加载了一个名为 housing.csv 的数据集,使用线性回归模型预测房价。在这个例子中,我们首先读取数据集,然后设置 X 和 y 变量。X 变量包含所有特征,而 y 变量包含目标变量(房价)。接下来,我们创建一个 LinearRegression 对象,使用 fit() 方法拟合模型,并使用 predict() 方法进行预测。最后,我们打印出预测的房价。
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