健身数据集from sklearn.datasets import load_linnerud data = load_linnerud()的代码运用
时间: 2023-03-29 20:00:40 浏览: 285
load_linnerud()函数是sklearn.datasets模块中的一个函数,它可以用来加载Linnerud数据集。这个数据集包含了三个变量:体重、腰围和脉搏,每个变量都有20个样本。这个数据集可以用来研究健身和运动对身体的影响。使用这个函数可以将数据集加载到Python中,方便我们进行数据分析和建模。
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物理锻炼: from sklearn.datasets import load_linnerud data = load_linnerud()
这是一段 Python 代码,使用 scikit-learn 库中的 `load_linnerud()` 函数加载名为 Linnerud 的数据集。这个数据集包含了 20 位体育员进行运动时的生理指标(体重、脉搏等)和运动表现指标(深蹲次数、引体向上次数等)的数据。可以通过以下方法导入数据:
```python
from sklearn.datasets import load_linnerud
# 加载数据集
linnerud = load_linnerud()
# 查看数据集中的内容
print(linnerud.DESCR)
# 获取数据
X = linnerud.data # 生理指标数据
y = linnerud.target # 运动表现指标数据
```
这里的 `X` 和 `y` 分别代表生理指标数据和运动表现指标数据。可以用这个数据集训练机器学习模型,用来预测运动员的运动表现。
from sklearn.datasets import load_digits手写分类数据集
`from sklearn.datasets import load_digits` 是Python中的一个导入语句,它用于加载Scikit-learn库中预内置的手写数字识别数据集。这个数据集通常称为digits dataset,它包含了64x64像素的灰度图像,共10类,代表0到9的十个数字。每个样本都被标记为其对应的类别。
当你使用`load_digits()`函数时,会返回一个名为`digits`的对象,该对象是一个包含训练数据和元数据的数据集。其中的具体内容包括:
1. `data`:二维数组,每行表示一个样本,每列对应一个特征(像素值)。
2. `target`:一维数组,表示每个样本对应的数字类别。
3. `DESCR`:对数据集的描述文本。
4. 其他可能还包括`images`和`filenames`等属性,用于查看原始图像或文件名。
你可以通过以下步骤使用这个数据集进行机器学习模型的训练:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_digits
# 加载数据集
digits = load_digits()
X, y = digits.data, digits.target
# 可视化一个样本图像
plt.imshow(digits.images[0], cmap=plt.cm.gray_r)
plt.show()
# 进行预处理、分割数据并构建模型...
```
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