【Python机器学习】sklearn.datasets回归任务数据集
为什么回归分析在数据科学中如此重要，而sklearn.datasets如何助力这一过程？
回归分析是数据科学中不可或缺的一部分，用于预测或解释数值型目标变量（因变量）和一个或多个预测变量（自变量）之间的关系。sklearn.datasets模块提供了多种用于回归分析的数据集，这些数据集常用于学习和验证回归模型。
文章目录
- 数据集概览
- 数据集使用和说明
- 加州住房价格数据集
- 糖尿病数据集
- Linnerud体育锻炼数据集
- OpenML平台获取回归相关数据集
- 总结
数据集概览
下表列出了回归任务相关的数据集及其主要特性。
| 函数名 | 中文描述 | 任务类型 |
|---|---|---|
datasets.fetch_california_housing | 加州住房价格数据集 | 回归 |
datasets.load_diabetes | 糖尿病数据集 | 回归 |
datasets.load_linnerud | Linnerud体育锻炼数据集 |
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