Python机器学习：sklearn数据集详解与使用

"黑马day-01自己跟写笔记，记录了关于机器学习的数据集和sklearn库的使用" 在机器学习领域，数据集是进行模型训练和验证的基础。本笔记主要关注了三个常用的数据集来源以及sklearn库中的一些关键数据集和其用法。 首先，Kaggle（https://www.kaggle.com/datasets）是一个全球知名的竞赛平台，同时提供了丰富的开放数据集，涵盖了各种主题，如图像、文本、表格等，适用于各种机器学习和数据科学项目。用户可以在这里找到许多实际问题的数据，进行模型训练和实验。 其次，UCI机器学习存储库（https://archive.ics.uci.edu/ml/）是一个历史悠久的数据集集合，包含了众多经典的数据集，如鸢尾花、波士顿房价等，这些数据集通常用于教学和研究，帮助开发者理解和实践不同的机器学习算法。 再者，scikit-learn（https://scikit-learn.org/stable/）是Python中广泛使用的机器学习库，它内置了一些小型数据集，通过`load_*`函数可以直接加载，如`load_iris()`加载鸢尾花数据集，`load_boston()`加载波士顿房价数据集。此外，对于较大的数据集，scikit-learn提供了`fetch_*`函数，例如`fetch_20newsgroups`用于获取新闻组数据，这些函数通常用于下载和预处理大规模数据。 在sklearn中，`load_*`和`fetch_*`函数返回的是`datasets.base.Bunch`对象，这是一种类似字典的数据结构，包含了数据集的主要组成部分： - `data`：包含所有样本的特征数据，是一个形状为[n_samples, n_features]的二维numpy数组。 - `target`：表示每个样本的目标或标签，是一个长度为n_samples的一维numpy数组。 - `DESCR`：提供数据集的详细描述，通常是一个字符串。 - `feature_names`（如果适用）：列出了数据集中特征的名称。 - `target_names`（如果适用）：列出了目标变量的类别名称。 例如，我们可以这样使用`load_iris()`来访问鸢尾花数据集： ```python from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() print(iris.data) # 特征数据 print(iris.target) # 目标标签 print(iris.DESCR) # 数据集描述 print(iris.feature_names) # 特征名称 print(iris.target_names) # 目标名称 ``` 了解这些基础知识对于初学者来说至关重要，因为它们可以帮助我们快速上手机器学习项目，同时理解数据集的结构和使用方式。在实际应用中，根据不同的需求，我们可以从Kaggle、UCI或其他来源获取数据，并利用scikit-learn提供的工具进行预处理和建模。