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  1. from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
  2.  
  3. news = fetch_20newsgroups(subset='all')
  4.  
  5. print(news.data)
  6. print(news.target)

第一次运行会下载文件，需要很久的时间，下载才的数据也比较庞大。

1.6 sklearn回归数据集

sklearn.datasets.load_boston():加载并返回波士顿房价数据集。

sklearn.datasets.load_diabetes():加载和返回糖尿病数据集。



    

  1. 
from sklearn.datasets import load_boston
    2. 

  2. 
 
    3. 

  3. 
lb = load_boston()
    4. 

  4. 
 
    5. 

  5. 
print("获取特征值")
    6. 

  6. 
print(lb.data)
    7. 

  7. 
print("目标值")
    8. 

  8. 
print(lb.target)
    9. 

  9. 
print(lb.DESCR)
    10. 






运行结果：






    

  1. 
获取特征值
    2. 

  2. 
[[6.3200e-03 1.8000e+01 2.3100e+00 ... 1.5300e+01 3.9690e+02 4.9800e+00]
    3. 

  3. 
[2.7310e-02 0.0000e+00 7.0700e+00 ... 1.7800e+01 3.9690e+02 9.1400e+00]
    4. 

  4. 
[2.7290e-02 0.0000e+00 7.0700e+00 ... 1.7800e+01 3.9283e+02 4.0300e+00]
    5. 

  5. 
...
    6. 

  6. 
[6.0760e-02 0.0000e+00 1.1930e+01 ... 2.1000e+01 3.9690e+02 5.6400e+00]
    7. 

  7. 
[1.0959e-01 0.0000e+00 1.1930e+01 ... 2.1000e+01 3.9345e+02 6.4800e+00]
    8. 

  8. 
[4.7410e-02 0.0000e+00 1.1930e+01 ... 2.1000e+01 3.9690e+02 7.8800e+00]]
    9. 

  9. 
目标值
    10. 

  10. 
[24. 21.6 34.7 33.4 36.2 28.7 22.9 27.1 16.5 18.9 15. 18.9 21.7 20.4
    11. 

  11. 
18.2 19.9 23.1 17.5 20.2 18.2 13.6 19.6 15.2 14.5 15.6 13.9 16.6 14.8
    12. 

  12. 
18.4 21. 12.7 14.5 13.2 13.1 13.5 18.9 20. 21. 24.7 30.8 34.9 26.6
    13. 

  13. 
25.3 24.7 21.2 19.3 20. 16.6 14.4 19.4 19.7 20.5 25. 23.4 18.9 35.4
    14. 

  14. 
24.7 31.6 23.3 19.6 18.7 16. 22.2 25. 33. 23.5 19.4 22. 17.4 20.9
    15. 

  15. 
24.2 21.7 22.8 23.4 24.1 21.4 20. 20.8 21.2 20.3 28. 23.9 24.8 22.9
    16. 

  16. 
23.9 26.6 22.5 22.2 23.6 28.7 22.6 22. 22.9 25. 20.6 28.4 21.4 38.7
    17. 

  17. 
43.8 33.2 27.5 26.5 18.6 19.3 20.1 19.5 19.5 20.4 19.8 19.4 21.7 22.8
    18. 

  18. 
18.8 18.7 18.5 18.3 21.2 19.2 20.4 19.3 22. 20.3 20.5 17.3 18.8 21.4
    19. 

  19. 
15.7 16.2 18. 14.3 19.2 19.6 23. 18.4 15.6 18.1 17.4 17.1 13.3 17.8
    20. 

  20. 
14. 14.4 13.4 15.6 11.8 13.8 15.6 14.6 17.8 15.4 21.5 19.6 15.3 19.4
    21. 

  21. 
17. 15.6 13.1 41.3 24.3 23.3 27. 50. 50. 50. 22.7 25. 50. 23.8
    22. 

  22. 
23.8 22.3 17.4 19.1 23.1 23.6 22.6 29.4 23.2 24.6 29.9 37.2 39.8 36.2
    23. 

  23. 
37.9 32.5 26.4 29.6 50. 32. 29.8 34.9 37. 30.5 36.4 31.1 29.1 50.
    24. 

  24. 
33.3 30.3 34.6 34.9 32.9 24.1 42.3 48.5 50. 22.6 24.4 22.5 24.4 20.
    25. 

  25. 
21.7 19.3 22.4 28.1 23.7 25. 23.3 28.7 21.5 23. 26.7















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