机器学习:sklearn数据集简介

简介: 机器学习:sklearn数据集简介

算法分类

监督学习 特征值 + 目标值
    -分类 目标值是离散数据
    -回归 目标值是连续数据
无监督学习  只有特征值
    -聚类


数据集

数据

-训练集 80% 70% 75%

-测试集 20% 30% 25%


数据拆分:

sklearn.model_selection.train_test_split


sklearn数据集


sklearn.datasets
  -小规模数据集
     -datasets.load_*()
     -已下载
  -大规模数据集
     -datasets.fetch_*()
     - 需要下载默认目录:~/scikit_learn_data/


数据类型


datasets.base.Bunch(字典格式)
    data:特征数据 二维数组[n_samples * n_features]
    target: 标签数组
    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


数据集介绍


分类数据集

   鸢尾花数据集 sklearn.datasets.load_iris

   新闻数据集 sklearn.datasets.fetch_20newsgroups


回归数据集

   波士顿房价数据集 sklearn.datasets.load_boston

   糖尿病数据集 sklearn.datasets.load_diabetes


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