标签：pac 标记 anti 数据集 二分 gaussian dig ext 加载
sklearn提供的自带的数据集
sklearn 的数据集有好多个种
①自带的数据集
其中的自带的小的数据集为：sklearn.datasets.load_<name>
这些数据集都可以在官网上查到，以鸢尾花为例，可以在官网上找到demo，http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/datasets/plot_iris_dataset.html
1 from sklearn.datasets import load_iris 2 #加载数据集 3 iris=load_iris() 4 iris.keys() #dict_keys([‘target‘, ‘DESCR‘, ‘data‘, ‘target_names‘, ‘feature_names‘]) 5 #数据的条数和维数 6 n_samples,n_features=iris.data.shape 7 print("Number of sample:",n_samples) #Number of sample: 150 8 print("Number of feature",n_features) #Number of feature 4 9 #第一个样例 10 print(iris.data[0]) #[ 5.1 3.5 1.4 0.2] 11 print(iris.data.shape) #(150, 4) 12 print(iris.target.shape) #(150,) 13 print(iris.target) 14 """ 15 16 [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 17 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 18 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 19 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 20 2] 21 22 """ 23 import numpy as np 24 print(iris.target_names) #[‘setosa‘ ‘versicolor‘ ‘virginica‘] 25 np.bincount(iris.target) #[50 50 50] 26 27 import matplotlib.pyplot as plt 28 #以第3个索引为划分依据，x_index的值可以为0，1，2，3 29 x_index=3 30 color=[‘blue‘,‘red‘,‘green‘] 31 for label,color in zip(range(len(iris.target_names)),color): 32 plt.hist(iris.data[iris.target==label,x_index],label=iris.target_names[label],color=color) 33 34 plt.xlabel(iris.feature_names[x_index]) 35 plt.legend(loc="Upper right") 36 plt.show() 37 38 #画散点图，第一维的数据作为x轴和第二维的数据作为y轴 39 x_index=0 40 y_index=1 41 colors=[‘blue‘,‘red‘,‘green‘] 42 for label,color in zip(range(len(iris.target_names)),colors): 43 plt.scatter(iris.data[iris.target==label,x_index], 44 iris.data[iris.target==label,y_index], 45 label=iris.target_names[label], 46 c=color) 47 plt.xlabel(iris.feature_names[x_index]) 48 plt.ylabel(iris.feature_names[y_index]) 49 plt.legend(loc=‘upper left‘) 50 plt.show()
手写数字数据集load_digits()：用于多分类任务的数据集
1 from sklearn.datasets import load_digits 2 digits=load_digits() 3 print(digits.data.shape) 4 import matplotlib.pyplot as plt 5 plt.gray() 6 plt.matshow(digits.images[0]) 7 plt.show() 8 9 from sklearn.datasets import load_digits 10 digits=load_digits() 11 digits.keys() 12 n_samples,n_features=digits.data.shape 13 print((n_samples,n_features)) 14 15 print(digits.data.shape) 16 print(digits.images.shape) 17 18 import numpy as np 19 print(np.all(digits.images.reshape((1797,64))==digits.data)) 20 21 fig=plt.figure(figsize=(6,6)) 22 fig.subplots_adjust(left=0,right=1,bottom=0,top=1,hspace=0.05,wspace=0.05) 23 #绘制数字：每张图像8*8像素点 24 for i in range(64): 25 ax=fig.add_subplot(8,8,i+1,xticks=[],yticks=[]) 26 ax.imshow(digits.images[i],cmap=plt.cm.binary,interpolation=‘nearest‘) 27 #用目标值标记图像 28 ax.text(0,7,str(digits.target[i])) 29 plt.show()
乳腺癌数据集load-barest-cancer（）：简单经典的用于二分类任务的数据集
糖尿病数据集：load-diabetes（）：经典的用于回归任务的数据集，值得注意的是，这10个特征中的每个特征都已经被处理成0均值，方差归一化的特征值
波士顿房价数据集：load-boston（）：经典的用于回归任务的数据集
体能训练数据集：load-linnerud（）：经典的用于多变量回归任务的数据集，其内部包含两个小数据集：Excise是对3个训练变量的20次观测（体重，腰围，脉搏），physiological是对3个生理学变量的20次观测（引体向上，仰卧起坐，立定跳远）
svmlight/libsvm的每一行样本的存放格式：
<label><feature-id>:<feature-value> <feature-id>:<feature-value> ....
这种格式比较适合用来存放稀疏数据，在sklearn中，用scipy sparse CSR矩阵来存放X，用numpy数组来存放Y
1 from sklearn.datasets import load_svmlight_file 2 x_train,y_train=load_svmlight_file("/path/to/train_dataset.txt","")#如果要加在多个数据的时候，可以用逗号隔开
②生成数据集
生成数据集：可以用来分类任务，可以用来回归任务，可以用来聚类任务，用于流形学习的，用于因子分解任务的
用于分类任务和聚类任务的：这些函数产生样本特征向量矩阵以及对应的类别标签集合
make_blobs：多类单标签数据集，为每个类分配一个或多个正太分布的点集
make_classification：多类单标签数据集，为每个类分配一个或多个正太分布的点集，提供了为数据添加噪声的方式，包括维度相关性，无效特征以及冗余特征等
make_gaussian-quantiles：将一个单高斯分布的点集划分为两个数量均等的点集，作为两类
make_hastie-10-2：产生一个相似的二元分类数据集，有10个维度
make_circle和make_moom产生二维二元分类数据集来测试某些算法的性能，可以为数据集添加噪声，可以为二元分类器产生一些球形判决界面的数据
1 #生成多类单标签数据集 2 import numpy as np 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs 5 center=[[1,1],[-1,-1],[1,-1]] 6 cluster_std=0.3 7 X,labels=make_blobs(n_samples=200,centers=center,n_features=2, 8 cluster_std=cluster_std,random_state=0) 9 print(‘X.shape‘,X.shape) 10 print("labels",set(labels)) 11 12 unique_lables=set(labels) 13 colors=plt.cm.Spectral(np.linspace(0,1,len(unique_lables))) 14 for k,col in zip(unique_lables,colors): 15 x_k=X[labels==k] 16 plt.plot(x_k[:,0],x_k[:,1],‘o‘,markerfacecolor=col,markeredgecolor="k", 17 markersize=14) 18 plt.title(‘data by make_blob()‘) 19 plt.show() 20 21 #生成用于分类的数据集 22 from sklearn.datasets.samples_generator import make_classification 23 X,labels=make_classification(n_samples=200,n_features=2,n_redundant=0,n_informative=2, 24 random_state=1,n_clusters_per_class=2) 25 rng=np.random.RandomState(2) 26 X+=2*rng.uniform(size=X.shape) 27 28 unique_lables=set(labels) 29 colors=plt.cm.Spectral(np.linspace(0,1,len(unique_lables))) 30 for k,col in zip(unique_lables,colors): 31 x_k=X[labels==k] 32 plt.plot(x_k[:,0],x_k[:,1],‘o‘,markerfacecolor=col,markeredgecolor="k", 33 markersize=14) 34 plt.title(‘data by make_classification()‘) 35 plt.show() 36 37 #生成球形判决界面的数据 38 from sklearn.datasets.samples_generator import make_circles 39 X,labels=make_circles(n_samples=200,noise=0.2,factor=0.2,random_state=1) 40 print("X.shape:",X.shape) 41 print("labels:",set(labels)) 42 43 unique_lables=set(labels) 44 colors=plt.cm.Spectral(np.linspace(0,1,len(unique_lables))) 45 for k,col in zip(unique_lables,colors): 46 x_k=X[labels==k] 47 plt.plot(x_k[:,0],x_k[:,1],‘o‘,markerfacecolor=col,markeredgecolor="k", 48 markersize=14) 49 plt.title(‘data by make_moons()‘) 50 plt.show()
标签：pac 标记 anti 数据集 二分 gaussian dig ext 加载
原文地址：https://www.cnblogs.com/yxh-amysear/p/9463775.html
