勇闯机器学习（第二关-数据集使用）

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好戏开场了~~~(这关涉及到了加载数据集的代码，下一关，教你们安装机器学习库)

一.数据集

• 这一关的目标
  • 知道数据集被分为训练集和测试集
  • 会使用sklearn的数据集                                                      

   1.可用数据集 

        scikit-learn网址：scikit-learn: machine learning in Python — scikit-learn 1.5.1 documentation

        UCI网址：UCI Machine Learning Repository

        Kaggle网址：Bohrium

• scikit-learn        数据量小，方便学习
  • UCI            收录360个数据集，覆盖科技、生活、经济等领域，数据量几十万。
  • Kaggle       大数据竞赛平台，真实数据，数据量巨大         

 如以下图所示，这个就是UCI机器学习的网站和scikit-learn机器学习的网站。

二.使用sclearn数据集

        1.scikit-learn数据集API介绍

# 用sklearn中的datasets方法(sklearn.datasets)1.加载获取流行数据集2.datasets.load_*()获取小规模数据集，数据包含在datasets中3.datasets。fetch_*(data_home=None)获取大规模数据集，需要从网上下载，函数第一个参数是data_home，表示数据集下载的目录。你可以自己定义位置。C盘D盘都行

         2.sklearn小数据集

          加载并返回鸢尾花数据集。当然还有一个常见的波士顿房价数据集，但是

`load_boston` has been removed from scikit-learn since version 1.2.这个是我在加载波士顿房价数据集，出现的报错，所以要注意好自己的版本。

import sklearn
from sklearn.datasets import load_iris# Load the iris dataset
print(sklearn.datasets.load_iris())

      这个就是我在jupyter notebook里，打印出来鸢尾花的数据集。

鸢尾花数据集

名称	数量
类别	3
特征	4
样本数量	150
每个类别数量	5

3.sklearn大数据集  

        加载大数据集，我们就要用fetch_*，用于加载大数据集。那个*指的是加载的数据集的名称。

       3.1 sklearn数据集返回值介绍

                load和fetch返回的数据类型datasets.base.Bunch(字典格式)

• data:特征数据数组
• target：目标数组（标签数组）
• DESCR：数据描述
• feature_names：特征名
• target_names:目标名（标签名）                

from sklearn.datasets import load_iris
# 将加载的数据集传给iris变量
iris = load_iris()
print("鸢尾花的数据集:\n", iris)
print("查看鸢尾花的特征值:\n", iris["data"])
print("查看鸢尾花的目标值:\n", iris.target)
print("查看鸢尾花特征的名字:\n", iris.feature_names)
print("查看鸢尾花目标值的名字:\n", iris.target_names)
print("查看数据集描述:\n", iris["DESCR"])

                字典的元素是键值对的形式，所以获取值的方式有两种:

dict['key'] = value
bunch.key = value

三.训练模型

        思考：要不要用全部数据来训练一个模型？？

        内心独白：肯定不行啊，你要一部分来进行模型评估啊，看你的模型好不好。

        所以数据集，分为训练集（用于训练，构建模型）和测试集（在模型核验时，用于评估模型是否有效）。

        划分的标准（上下组合）：

                        1.训练数据：70%        80%        75%

                        2.测试数据：30%        20%        30%

        我们希望训练的模型好一点，所以让训练集多一点。

# 导入加载鸢尾花数据集的方法
from sklearn.datasets import load_iris
# 导入划分数据集的方法
from sklearn.model_selection import train_test_split# 加载鸢尾花数据
iris = load_iris()# 有了加载数据，才能划分数据集
# 这四个分别对应后面方法的四个返回值（训练集的特征值，测试集的特征值，训练集的目标值， 测试集的目标值）
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=22)
print("训练集的特征值", x_train, x_train.shape)

四.懵笔时刻

        在划分数据集时，那四个变量为什么这么命名？

                不错，问得好。举个例子，在数学中，我们都是有X值去求Y值，那么Y就是我们的目标值。所以X就是数据集的特征值，Y就是数据集的目标值。后面方法里的参数test_size是测试集的大小，一般为float类型（20%，0.2,以此类推）。random_state是随机数种子，不同的种子造成不同的随机采样结果，相同的种子采样结果相同。

        为什么要用四个变量，而不是三个或者五个变量？

        

        因为那个方法就是返回的四个值啊，我能有什么办法！！what can I say？！！

        return 训练集的特征值，测试集的特征值。训练集的目标值，测试集的目标值。

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