解析代码mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1) X = mnist.data y = mnist.target.astype(np.int)如果我已经有测试集与训练集了的话,这里的代码应该改成什么比较合适
时间: 2024-05-10 08:20:18 浏览: 15
如果您已经有了自己的测试集和训练集,您可以使用以下代码将其加载到X_train, y_train, X_test, y_test变量中:
```
# 加载训练集和测试集
X_train = ... # 训练集特征
y_train = ... # 训练集标签
X_test = ... # 测试集特征
y_test = ... # 测试集标签
```
请使用您自己的数据集来替换省略号。注意,您的特征和标签应该是numpy数组或pandas DataFrame格式。如果您的标签是字符串格式,您可能需要使用`LabelEncoder`进行转换,以便在训练模型时能够正确处理标签。
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解析代码:mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1) X = mnist.data y = mnist.target.astype(np.int)
1. `fetch_openml('mnist_784', version=1)`:从OpenML中获取名为`mnist_784`的数据集,版本号为1。
2. `X = mnist.data`:将数据集中的样本数据赋值给变量`X`。
3. `y = mnist.target.astype(np.int)`:将数据集中的目标(标签)数据转换为整数类型,并赋值给变量`y`。
mnist数据集读取与显示的代码sklean
以下是使用Python和scikit-learn库读取MNIST数据集并显示图像的示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import fetch_openml
# 读取MNIST数据集
mnist = fetch_openml('mnist_784')
# 获取图像和标签
images = mnist.data.reshape((-1, 28, 28))
labels = mnist.target.astype(int)
# 显示第一张图像
plt.imshow(images[0], cmap='gray')
plt.title('Label: {}'.format(labels[0]))
plt.show()
```
请注意,以上代码仅演示了如何读取MNIST数据集的图像和标签以及如何显示图像。在实际应用中,您需要将数据集拆分为训练集和测试集,并将其用于训练和测试机器学习模型。