make_classification用法

时间: 2023-04-29 19:03:27 浏览: 158

4，数据的获取-Live

根据提供的信息，我们可以总结出以下关于使用`scikit-learn`进行数据获取的相关知识点： ### 一、数据集概述 `scikit-learn`（简称`sklearn`）是Python中一个非常流行的机器学习库，它不仅提供了丰富的算法实现，还提供了一系列用于评估算法效果的工具，以及多种内置数据集，方便用户快速上手实践。数据集可以分为几大类：自带小数据集、在线下载的数据集、计算机生成的数据集等。 ### 二、自带小数据集 #### 1. 鸢尾花数据集（Iris） - **获取方式**：通过调用`sklearn.datasets.load_iris()`来获取。 - **应用场景**：常用于分类和聚类任务。 - **特点**：包含150个样本，每个样本有4个特征（萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度），以及对应的三个类别标签（Setosa、Versicolor、Virginica）。 #### 2. 乳腺癌数据集（Breast Cancer Wisconsin） - **获取方式**：通过`sklearn.datasets.load_breast_cancer()`。 - **应用场景**：主要用于分类任务。 - **特点**：包含569个样本，每个样本有30个特征，目标变量为二分类（恶性或良性）。 #### 3. 手写数字数据集（Digits） - **获取方式**：通过`sklearn.datasets.load_digits()`。 - **应用场景**：主要用于分类任务，识别0-9的手写数字。 - **特点**：包含1797个样本，每个样本有64个特征（8x8像素图像），对应0-9十个数字类别。 #### 4. 糖尿病数据集（Diabetes） - **获取方式**：通过`sklearn.datasets.load_diabetes()`。 - **应用场景**：通常用于回归任务。 - **特点**：包含442个样本，每个样本有10个特征，目标变量为一年后疾病水平的变化。 #### 5. 波士顿房价数据集（Boston House Prices） - **获取方式**：通过`sklearn.datasets.load_boston()`。 - **应用场景**：主要用于回归任务，预测房价。 - **特点**：包含506个样本，每个样本有13个特征，目标变量为波士顿郊区房屋的价格。 #### 6. 体能训练数据集（Linnerud） - **获取方式**：通过`sklearn.datasets.load_linnerud()`。 - **应用场景**：主要用于回归任务。 - **特点**：包含20个样本，每个样本有3个生理指标和3个锻炼指标。 #### 7. 图像数据集 - **获取方式**：通过`sklearn.datasets.load_sample_image(name)`。 - **应用场景**：可用于图像处理相关的任务。 - **特点**：包括两张图片，一张中国风景，一张花的图片。 ### 三、计算机生成的数据集这些数据集可以通过调用相应的函数生成，它们具有高度可控性，可以用来模拟真实世界中的各种情况。 #### 1. `make_blobs` - **应用场景**：适用于聚类和分类任务。 - **特点**：可以指定中心点、样本数、特征数、聚类标准差等参数。示例代码： ```python from sklearn.datasets import make_blobs X, y = make_blobs(n_samples=200, centers=3, n_features=2, cluster_std=0.3, random_state=0) ``` #### 2. `make_classification` - **应用场景**：主要用于分类任务。 - **特点**：可以生成二分类或多分类数据，支持添加噪声和不平衡数据。 #### 3. `make_circles` - **应用场景**：适用于分类任务。 - **特点**：生成两个同心圆的数据，可以设置噪声大小。 #### 4. `make_moons` - **应用场景**：适用于分类任务。 - **特点**：生成两个交错的半圆形数据。 #### 5. `make_multilabel_classification` - **应用场景**：适用于多标签分类任务。 - **特点**：生成多标签分类数据。 #### 6. `make_regression` - **应用场景**：主要用于回归任务。 - **特点**：可以生成带有噪声的回归数据。 ### 四、在线下载的数据集此外，`sklearn`还支持从网络下载数据集，例如通过`sklearn.datasets.fetch_mldata()`可以从`mldata.org`网站下载数据集。 ### 五、总结通过以上总结可以看出，`sklearn`提供了丰富且多样化的数据集供用户选择和使用，无论是初学者还是经验丰富的开发者都能从中找到适合自己需求的数据集来进行实验和研究。这些数据集覆盖了分类、回归、聚类等多种机器学习任务，极大地简化了数据准备的过程，让用户能够更加专注于算法的学习和模型的优化。

make_classification是一个用于生成分类数据集的函数，它可以根据指定的参数生成一个具有指定特征数、样本数和类别数的数据集。该函数的常用参数包括： - n_samples：生成的样本数 - n_features：生成的特征数 - n_classes：生成的类别数 - n_clusters_per_class：每个类别中的簇数 - random_state：随机种子，用于控制生成的数据集的随机性使用该函数可以方便地生成用于分类模型训练和测试的数据集。

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