fetch_openml
时间: 2023-10-03 15:06:32 浏览: 98
fetch_openml 是一个函数,用于从 OpenML 数据存储库中获取数据集。OpenML 是一个开放的机器学习平台,提供数据集、任务和算法的共享和协作。fetch_openml 函数可以从 OpenML 数据存储库中检索数据集,然后将其返回为 Pandas 数据帧。这使得数据集可以轻松地加载和处理,以进行机器学习任务。fetch_openml 函数是 scikit-learn 库的一部分,可以通过导入 sklearn.datasets 模块来使用。
相关问题
fetch_openml构造函数
fetch_openml是一个从OpenML数据集存储库中下载数据集的函数。它接受以下参数:
- name(必填):数据集的名称或OpenML ID。
- version(可选):数据集的版本号。默认为“active”。
- data_home(可选):数据集的保存路径。默认为“~/scikit_learn_data”。
- target_column(可选):目标变量列的名称。默认为None。
- cache(可选):是否使用本地缓存。默认为True。
- return_X_y(可选):如果为True,则返回数据和目标变量作为两个独立的变量。默认为False。
fetch_openml函数返回一个元组,其中包含以下四个元素:
- data:数据集的特征矩阵。
- target:目标变量数组。
- feature_names:特征名称列表。
- DESCR:数据集的描述文本。
fetch_openml使用mnist
fetch_openml是一个Python库,可以用来获取各种数据集,包括MNIST手写数字数据集。
使用fetch_openml获取MNIST数据集的代码如下:
```
from sklearn.datasets import fetch_openml
mnist = fetch_openml('mnist_784')
```
这个代码会从OpenML上下载MNIST数据集,并将其存储在一个名为mnist的变量中。数据集包含70000张28x28像素的手写数字图片,每张图片都有一个对应的标签,表示这张图片所代表的数字。