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sklean数据集

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/

sklearn小数据集

• sklearn.datasets.load_iris()

  加载并返回鸢尾花数据集

• sklearn.datasets.load_boston()

  加载并返回波士顿房价数据集

sklearn大数据集

• sklearn.datasets.fetch_20newsgroups(data_home=None,subset=‘train’)
  • 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”

sklearn数据集的使用

sklearn数据集返回值介绍

• load和fetch返回的数据类型datasets.base.Bunch(字典格式)如下：
• 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

特征提取

字典特征提取

作用：对字典数据进行特征值化

• sklearn.feature_extraction.DictVectorizer(sparse=True,…)
  • DictVectorizer.fit_transform(X) X:字典或者包含字典的迭代器返回值：返回sparse矩阵
  • DictVectorizer.inverse_transform(X) X:array数组或者sparse矩阵 返回值:转换之前数据格式
  • DictVectorizer.get_feature_names() 返回类别名称

我们对以下数据进行特征提取

 对于特征当中存在类别信息的我们都会做one-hot编码处理

机器学习sklearn和字典特征抽取

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原文地址：https://www.cnblogs.com/dd110343/p/14341570.html