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sklearn玩具数据集
数据量小#xff0c;数据在sklearn库的本地#xff0c;只要安装了sklearn#xff0c;不用上网就可以获取 sklearn现实世界数据集
数据量大#xff0c;数据只能通过网络获取#xff08;为国外数据集#xff0c;下载需要梯子#xff09; skle…数据集
sklearn玩具数据集
数据量小数据在sklearn库的本地只要安装了sklearn不用上网就可以获取 sklearn现实世界数据集
数据量大数据只能通过网络获取为国外数据集下载需要梯子 sklearn加载玩具数据集
示例获取鸢尾花数据
以鸢尾花数据集为例
from sklearn.datasets import load_iris
iris load_iris() # 鸢尾花数据
print(iris.data) # 特征数据
print(iris.feature_names) # 特征描述
print(iris.target) # 目标形状
print(iris.target_names) # 目标描述 特征有:
花萼长 sepal length花萼宽sepal width 花瓣长 petal length花瓣宽 petal width。
三分类
0-Setosa山鸢尾
1-Versicolour变色鸢尾
2-Virginica维吉尼亚鸢尾
可使用numpypandas将特征和目标一起显示出来
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
iris load_iris()
feature iris.data
target iris.target
target.shape (len(target),1)
data np.hstack([feature,target])
cols iris.feature_names
cols.append(target)
arr pd.DataFrame(data,columnscols)
print(arr)sklearn获取现实世界数据集
所有现实世界数据通过网络才能下载后默认保存的目录可以使用下面api获取。实际上就是保存到home目录
from sklearn import datasets
datasets.get_data_home() #查看数据集默认存放的位置
获取现实世界数据需要科学上网。
示例获取20分类新闻数据
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups #这是一个20分类的数据
news fetch_20newsgroups(data_home./src,subsetall)
print(len(news.data)) #18846
print(news.target.shape) #(18846,)
print(len(news.target_names)) #20
print(len(news.filenames)) #18846
本地csv数据
创建csv文件
方式1打开计事本写出如下数据数据之间使用英文下的逗号, 保存文件后把后缀名改为csv
csv文件可以使用excel打开 方式2创建excel 文件, 填写数据以csv为后缀保存文件. pandas加载csv
使用pandas的read_csv(“文件路径”)函数可以加载csv文件得到的结果为数据的DataFrame形式
语法
pd.read_csv(./src/ss.csv) 数据集的划分
(1) 函数
sklearn.model_selection.train_test_split(*arrays**options) 参数 (1) *array 这里用于接收1到多个列表、numpy数组、稀疏矩阵或padas中的DataFrame。 (2) **options 重要的关键字参数有 test_size 值为0.0到1.0的小数表示划分后测试集占的比例 random_state 值为任意整数表示随机种子使用相同的随机种子对相同的数据集多次划分结果是相同的。否则多半不同 2 返回值说明 返回值为列表list, 列表长度与形参array接收到的参数数量相关联, 形参array接收到的是什么类型list中对应被划分出来的两部分就是什么类型
(2)示例
列表数据集划分
因为随机种子都使用了相同的整数(22)所以划分的划分的情况是相同的。
示例 from sklearn.model_selection import train_test_split
data1 [1,2,3,4,5]
data2 [1a,2a,3a,4a,5a]
a,b train_test_split(data1,train_size0.8,random_state22)
print(a,b)a,b train_test_split(data2,train_size0.8,random_state22)
print(a,b)x_train,x_test,y_train,y_test train_test_split(data1,data2,train_size0.8,random_state22)
print(x_train,x_test)
print(y_train,y_test) 当train_test_split函数参数传入两个data时会将两个data按照二八分分割的值也是对应起来的如data1和data2中1对应1a2对应2a分割后也是相对应得
ndarray数据集划分
划分前和划分后的数据类型是相同的 data1为list,划分后的a、b也是list data2为ndarray,划分后的c、d也是ndarray
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
data1 [1,2,3,4,5]
data2 np.array([1a,2a,3a,4a,5a])
x_train,x_test,y_train,y_test train_test_split(data1,data2,train_size0.8,random_state22)
print(x_train,x_test)
print(y_train,y_test)
print(type(x_train),type(x_test),type(y_train),type(y_test)) 二维数组数据集划分
train_test_split只划分第一维度,第二维度保持不变
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
data1 np.arange(1,16,1)
data1.shape (5,3)
print(data1)
x_train,x_test train_test_split(data1,train_size0.8,random_state22)
print(x_train\n,x_train)
print(x_test\n,x_test) DataFrame数据集划分
可以划分DataFrame, 划分后的两部分还是DataFrame
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
import pandas as pd
data1 np.arange(1,16,1).reshape(5,3)
data1 pd.DataFrame(data1,index[1,2,3,4,5],columns[one,two,three])
print(data1)x_train,x_test train_test_split(data1,train_size0.8,random_state22)
print(x_train)
print(x_test) 字典数据集划分
可以划分非稀疏矩阵
用于将字典列表转换为特征向量。这个转换器主要用于处理类别数据和数值数据的混合型数据集
1.对于类别特征DictVectorizer 会为每个不同的类别创建一个新的二进制特征如果原始数据中的某个样本具有该类别则对应的二进制特征值为1否则为0。
2.对于数值特征保持不变直接作为特征的一部分
示例
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
data [{city:成都, age:30, temperature:20}, {city:重庆,age:33, temperature:60}, {city:北京, age:42, temperature:80},{city:上海, age:22, temperature:70},{city:成都, age:72, temperature:40},]
model DictVectorizer(sparseFalse)#sparseFalse表示返回一个完整的矩阵sparseTrue表示返回一个稀疏矩阵
data1 model.fit_transform(data)#提取特征
print(data:\n,data1)x_train,x_test train_test_split(data1,train_size0.8,random_state22)
print(x_train:\n,x_train)
print(x_test:\n,x_train)print(type(x_train),type(x_test)) 鸢尾花数据集划分
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
iris load_iris()
list train_test_split(iris.data,iris.target,train_size0.8,random_state22)
x_train,x_test,y_train,y_test list
print(x_train.shape,x_test.shape,y_train.shape,y_test.shape) 现实世界数据集划分
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
import numpy as np
news fetch_20newsgroups(data_home./src,subsetall)
list train_test_split(news.data,news.target,train_size0.8,random_state22)
x_train,x_test,y_train,y_test list
print(len(x_train), len(x_test), y_train.shape, y_test.shape)
