[Python] scikit-learn中数据集模块介绍和使用案例

sklearn.datasets模块介绍

在scikit-learn中，可以使用sklearn.datasets模块中的函数来构建数据集。这个模块提供了用于加载和生成数据集的函数。

API Reference — scikit-learn 1.4.0 documentation

以下是一些常用的sklearn.datasets模块中的函数

load_iris()

sklearn.datasets.load_iris — scikit-learn 1.4.0 documentation

加载鸢尾花数据集，返回一个Bunch对象，包含特征数据和标签。

from sklearn import datasetsiris = datasets.load_iris()
X = iris.data  # 特征数据
y = iris.target  # 标签

load_digits()

sklearn.datasets.load_digits — scikit-learn 1.4.0 documentation

加载手写数字数据集，返回一个Bunch对象，包含特征数据和标签。

from sklearn import datasetsdigits = datasets.load_digits()
X = digits.data  # 特征数据
y = digits.target  # 标签

make_regression()

sklearn.datasets.make_regression — scikit-learn 1.4.0 documentation

生成一个回归问题的合成数据集，可以指定样本数、特征数、噪声等参数。

from sklearn.datasets import make_regression
X, y = make_regression(n_samples=5, n_features=2, noise=1, random_state=42)
X
y

make_classification()

sklearn.datasets.make_classification — scikit-learn 1.4.0 documentation

生成一个分类问题的合成数据集，可以指定样本数、特征数、类别数、噪声等参数。

from sklearn.datasets import make_classification
X, y = make_classification(random_state=42)
print(X.shape)
print(y.shape)
print(list(X[:5]))
print(list(y[:5]))

make_blobs()

sklearn.datasets.make_blobs — scikit-learn 1.4.0 documentation

可以用于生成一个多类别的合成数据集。它主要用于聚类算法的演示和测试。

from sklearn.datasets import make_blobs
X, y = make_blobs(n_samples=10, centers=3, n_features=2,random_state=0)
print(X.shape)
y
X, y = make_blobs(n_samples=[3, 3, 4], centers=None, n_features=2,random_state=0)
print(X.shape)
y

小结

这些函数都会返回一个包含特征数据和标签的Bunch对象，你可以通过访问Bunch对象的属性来获取特征数据和标签。

另外，sklearn.datasets模块还提供了其他一些函数，可以加载和生成其他类型的数据集，例如回归数据集、聚类数据集等。