sklearn datasets模块学习

sklearn.datasets模块主要提供了一些导入、在线下载及本地生成数据集的方法，可以通过dir或help命令查看，我们会发现主要有三种形式：load_<dataset_name>、fetch_<dataset_name>及make_<dataset_name>的方法

① datasets.load_<dataset_name>：sklearn包自带的小数据集

 

[python] 
 
  1. In [2]: datasets.load_*?  
  2. datasets.load_boston#波士顿房价数据集  
  3. datasets.load_breast_cancer#乳腺癌数据集  
  4. datasets.load_diabetes#糖尿病数据集  
  5. datasets.load_digits#手写体数字数据集  
  6. datasets.load_files  
  7. datasets.load_iris#鸢尾花数据集  
  8. datasets.load_lfw_pairs  
  9. datasets.load_lfw_people  
  10. datasets.load_linnerud#体能训练数据集  
  11. datasets.load_mlcomp  
  12. datasets.load_sample_image  
  13. datasets.load_sample_images  
  14. datasets.load_svmlight_file  
  15. datasets.load_svmlight_files  

 

数据集文件在sklearn安装目录下datasets\data文件下

②datasets.fetch_<dataset_name>：比较大的数据集，主要用于测试解决实际问题，支持在线下载

 

[python] 
 
  1. In [3]: datasets.fetch_*?  
  2. datasets.fetch_20newsgroups  
  3. datasets.fetch_20newsgroups_vectorized  
  4. datasets.fetch_california_housing  
  5. datasets.fetch_covtype  
  6. datasets.fetch_kddcup99  
  7. datasets.fetch_lfw_pairs  
  8. datasets.fetch_lfw_people  
  9. datasets.fetch_mldata  
  10. datasets.fetch_olivetti_faces  
  11. datasets.fetch_rcv1  
  12. datasets.fetch_species_distributions  

 

下载下来的数据，默认保存在~/scikit_learn_data文件夹下，可以通过设置环境变量SCIKIT_LEARN_DATA修改路径，datasets.get_data_home()获取下载路径

 

[python] 
 
  1. In [5]: datasets.get_data_home()  
  2. Out[5]: 'G:\\datasets'  

 

③datasets.make_*?：构造数据集

 

[python] 
 
  1. In [4]: datasets.make_*?  
  2. datasets.make_biclusters  
  3. datasets.make_blobs  
  4. datasets.make_checkerboard  
  5. datasets.make_circles  
  6. datasets.make_classification  
  7. datasets.make_friedman1  
  8. datasets.make_friedman2  
  9. datasets.make_friedman3  
  10. datasets.make_gaussian_quantiles  
  11. datasets.make_hastie_10_2  
  12. datasets.make_low_rank_matrix  
  13. datasets.make_moons  
  14. datasets.make_multilabel_classification  
  15. datasets.make_regression  
  16. datasets.make_s_curve  
  17. datasets.make_sparse_coded_signal  
  18. datasets.make_sparse_spd_matrix  
  19. datasets.make_sparse_uncorrelated  
  20. datasets.make_spd_matrix  
  21. datasets.make_swiss_roll  

下面以make_regression()函数为例，首先看看函数语法：

 

make_regression(n_samples=100, n_features=100, n_informative=10, n_targets=1, bias=0.0, effective_rank=None, tail_strength=0.5, noise=0.0, shuffle=True, coef=False, random_state=None)

参数说明：

n_samples：样本数

n_features：特征数(自变量个数)

n_informative：相关特征(相关自变量个数)即参与了建模型的特征数

n_targets：因变量个数

bias：偏差(截距)

coef：是否输出coef标识

 

[python] 
 
  1. In [7]: data = datasets.make_regression(5,3,2,2,1.0,coef=True)  
  2.    ...: data  
  3.    ...:  
  4. Out[7]:  
  5. (array([[-0.64470031,  2.24028402, -2.26147027],  
  6.         [-0.09554589,  1.4653344 , -0.8882202 ],  
  7.         [-1.36214673,  0.08935031,  0.66733545],  
  8.         [-1.30553824,  1.62553382,  0.65693763],  
  9.         [-0.81528358,  0.81659886,  1.32412053]]),  
  10.  array([[ 177.32114822,  -42.34640341],  
  11.         [ 127.51997766,   -1.98105497],  
  12.         [ -37.82547178, -104.69214796],  
  13.         [ 100.19123506,  -95.62163254],  
  14.         [  45.35860387,  -59.94143654]]),  
  15.  array([[ 34.3135368 ,  77.79161196],  
  16.         [ 88.57943632,   3.03795085],  
  17.         [  0.        ,   0.        ]]))  

上述输出结果：元组中的三个数组分别对应输入数据X，输出数据y，coef对应数组

 

posted @ 2018-04-24 16:52  jingsupo  阅读(1006)  评论(0)  编辑  收藏  举报

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