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1. sklearn数据集

1.1 数据集划分

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

sklearn数据集划分API：sklearn.model_selection.train_test_split

1.2 sklearn数据集接口介绍

scikit-learn数据集API介绍：

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/

获取数据集返回的类型：

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,回归数据集没有

1.3 sklearn分类数据集

sklearn.datasets.load_iris():加载并返回鸢尾花数据集。

 sklearn.datasets.load_digits():加载并返回数字数据集。



    

  1. 
from sklearn.datasets import load_iris
    2. 

  2. 
 
    3. 

  3. 
li = load_iris()
    4. 

  4. 
 
    5. 

  5. 
print("获取特征值")
    6. 

  6. 
print(li.data)
    7. 

  7. 
print("目标值")
    8. 

  8. 
print(li.target)
    9. 

  9. 
print(li.DESCR)
    10. 






运行结果：






    

  1. 
获取特征值
    2. 

  2. 
[[5.1 3.5 1.4 0.2]
    3. 

  3. 
[4.9 3. 1.4 0.2]
    4. 

  4. 
[4.7 3.2 1.3 0.2]
    5. 

  5. 
[4.6 3.1 1.5 0.2]
    6. 

  6. 
[5. 3.6 1.4 0.2]
    7. 

  7. 
[5.4 3.9 1.7 0.4]
    8. 

  8. 
[4.6 3.4 1.4 0.3]
    9. 

  9. 
[5. 3.4 1.5 0.2]
    10. 

  10. 
[4.4 2.9 1.4 0.2]
    11. 

  11. 
[4.9 3.1 1.5 0.1]
    12. 

  12. 
[5.4 3.7 1.5 0.2]
    13. 

  13. 
[4.8 3.4 1.6 0.2]
    14. 

  14. 
[4.8 3. 1.4 0.1]
    15. 

  15. 
[4.3 3. 1.1 0.1]
    16. 

  16. 
[5.8 4. 1.2 0.2]
    17. 

  17. 
[5.7 4.4 1.5 0.4]
    18. 

  18. 
[5.4 3.9 1.3 0.4]
    19. 

  19. 
[5.1 3.5 1.4 0.3]
    20. 

  20. 
[5.7 3.8 1.7 0.3]
    21. 

  21. 
[5.1 3.8 1.5 0.3]
    22. 

  22. 
[5.4 3.4 1.7 0.2]
    23. 

  23. 
[5.1 3.7 1.5 0.4]
    24. 

  24. 
[4.6 3.6 1. 0.2]
    25. 

  25. 
[5.1 3.3 1.7 0.5]
    26. 

  26. 
[4.8 3.4 1.9 0.2]
    27. 

  27. 
[5. 3. 1.6 0.2]
    28. 

  28. 
[5. 3.4 1.6 0.4]
    29. 

  29. 
[5.2 3.5 1.5 0.2]
    30. 

  30. 
[5.2 3.4 1.4 0.2]
    31. 

  31. 
[4.7 3.2 1.6 0.2]
    32. 

  32. 
[4.8 3.1 1.6 0.2]
    33. 

  33. 
[5.4 3.4 1.5 0.4]
    34. 

  34. 
[5.2 4.1 1.5 0.1]
    35. 

  35. 
[5.5 4.2 1.4 0.2]
    36. 

  36. 
[4.9 3.1 1.5 0.2]
    37. 

  37. 
[5. 3.2 1.2 0.2]
    38. 

  38. 
[5.5 3.5 1.3 0.2]
    39. 

  39. 
[4.9 3.6 1.4 0.1]
    40. 

  40. 
[4.4 3. 1.3 0.2]
    41. 

  41. 
[5.1 3.4 1.5 0.2]
    42. 

  42. 
[5. 3.5 1.3 0.3]
    43. 

  43. 
[4.5 2.3 1.3 0.3]
    44. 

  44. 
[4.4 3.2 1.3 0.2]
    45. 

  45. 
[5. 3.5 1.6 0.6]
    46. 

  46. 
[5.1 3.8 1.9 0.4]
    47. 

  47. 
[4.8 3. 1.4 0.3]
    48. 

  48. 
[5.1 3.8 1.6 0.2]
    49. 

  49. 
[4.6 3.2 1.4 0.2]
    50. 

  50. 
[5.3 3.7 1.5















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