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一，sklearn数据集介绍

1，api

• sklearn.datasets
  • 加载获取流行数据集
  • datasets.load_*()
    • 获取小规模数据集，数据包含在datasets里
  • datasets.fetch_*(data_home=None)
    • 获取大规模数据集，需要从网络上下载，函数的第一个参数是data_home，表示数据集下载的目录,默认是 ~/scikit_learn_data/

2，返回类型

• load 和 fetch 返回的数据类型datasets.base.Bunch(字典格式)
  • data：特征数据数组，是 [n_samples * n_features] 的二维 numpy.ndarray 数组
  • target：标签数组，是 n_samples 的一维 numpy.ndarray 数组
  • DESCR：数据描述
  • feature_names：特征名,新闻数据，手写数字、回归数据集没有
  • target_names：标签名

3，分类、回归数据集实例

from sklearn.datasets import load_iris,load_boston,fetch_20newsgroups# 1,分类数据集# lr = load_iris()# print("特征值",lr.data)# print("目标值",lr.target)# print(lr.feature_names)# print(lr.target_names)# print(lr.DESCR)# 2,回归数据集# lb = load_boston()# print("特征值",lb.data)# print("目标值",lb.target)# print(lb.feature_names)# 3,数据量比较大的数据集# subset: 'train'或者'test','all'，可选，选择要加载的数据集.训练集的“训练”，# 测试集的“测试”，两者的“全部”news = fetch_20newsgroups(subset='all')print("特征值",news.data)print("目标值",news.target)---------------------------------------------------------------Downloading 20news dataset. This may take a few minutes.Downloading dataset from https://ndownloader.figshare.com/files/5975967 (14 MB)

二， 数据集的划分

1，数据集的划分

机器学习一般的数据集会划分为两个部分：

• 训练数据：用于训练，构建模型
• 测试数据：在模型检验时使用，用于评估模型是否有效

划分比例：

• 训练集：70% 80% 75%
• 测试集：30% 20% 30%

2，API

• sklearn.model_selection.train_test_split(arrays, *options)
  • x 数据集的特征值
  • y 数据集的标签值
  • test_size 测试集的大小，一般为float
  • random_state 随机数种子,不同的种子会造成不同的随机采样结果。相同的种子采样结果相同。
  • return ，测试集特征训练集特征值值，训练标签，测试标签(默认随机取)

3，实例

from sklearn.datasets import load_iris,load_boston,fetch_20newsgroupsfrom sklearn.model_selection import train_test_split# 1,分类数据集lr = load_iris()# print("特征值",lr.data)# print("目标值",lr.target)# print(lr.feature_names)# print(lr.target_names)# print(lr.DESCR)# 2,回归数据集# lb = load_boston()# print("特征值",lb.data)# print("目标值",lb.target)# print(lb.feature_names)# 3,数据量比较大的数据集# news = fetch_20newsgroups(subset='all')# print("特征值",news.data)# print("目标值",news.target)# 4，进行数据集的训练集和测试集划分# 返回值有4个部分接受# x，y特征值、目标值，train、test训练集和测试集# x_train,x_test,y_train,y_testx_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(lr.data,lr.target,test_size=0.3)print("训练集的特征值和目标值：",x_train,y_train)print("测试机的特征值和目标值：",x_test,y_test)

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