sklearn的datasets使用

介绍

  sklearn.datasets模块主要提供了一些导入、在线下载及本地生成数据集的方法，可以通过dir或help命令查看，目前主要有三种形式：

• load_ 本地加载数据
• fetch_ 远程加载数据
• make_ 构造数据集

方法说明

1. 本地加载数据集
     数据集文件在sklearn安装目录下datasets\data文件下,如果有兴趣可进入模块目录查看

In [2]: datasets.load_*?  
datasets.load_boston #波士顿房价数据集  
datasets.load_breast_cancer #乳腺癌数据集  
datasets.load_diabetes #糖尿病数据集  
datasets.load_digits #手写体数字数据集  
datasets.load_files  
datasets.load_iris #鸢尾花数据集  
datasets.load_lfw_pairs  
datasets.load_lfw_people  
datasets.load_linnerud #体能训练数据集  
datasets.load_mlcomp  
datasets.load_sample_image  
datasets.load_sample_images  
datasets.load_svmlight_file  
datasets.load_svmlight_files  

2. 远程加载数据集
     比较大的数据集，主要用于测试解决实际问题，支持在线下载，下载下来的数据，默认保存在~/scikit_learn_data文件夹下，可以通过设置环境变量SCIKIT_LEARN_DATA修改路径，datasets.get_data_home()获取下载路径。

In [3]: datasets.fetch_*?  
datasets.fetch_20newsgroups  
datasets.fetch_20newsgroups_vectorized  
datasets.fetch_california_housing  
datasets.fetch_covtype  
datasets.fetch_kddcup99  
datasets.fetch_lfw_pairs  
datasets.fetch_lfw_people  
datasets.fetch_mldata  
datasets.fetch_olivetti_faces  
datasets.fetch_rcv1  
datasets.fetch_species_distributions  

3. 构造数据集
   下面以make_regression()函数为例，首先看看函数语法：
   make_regression(n_samples=100, n_features=100, n_informative=10, n_targets=1, bias=0.0, effective_rank=None, tail_strength=0.5, noise=0.0, shuffle=True, coef=False, random_state=None)
   参数说明：

• n_samples：样本数
• n_features：特征数(自变量个数)
• n_informative：相关特征(相关自变量个数)即参与了建模型的特征数
• n_targets：因变量个数
• bias：偏差(截距)
• coef：是否输出coef标识

In [4]: datasets.make_*?  
datasets.make_biclusters  
datasets.make_blobs  
datasets.make_checkerboard  
datasets.make_circles  
datasets.make_classification  
datasets.make_friedman1  
datasets.make_friedman2  
datasets.make_friedman3  
datasets.make_gaussian_quantiles  
datasets.make_hastie_10_2  
datasets.make_low_rank_matrix  
datasets.make_moons  
datasets.make_multilabel_classification  
datasets.make_regression  
datasets.make_s_curve  
datasets.make_sparse_coded_signal  
datasets.make_sparse_spd_matrix  
datasets.make_sparse_uncorrelated  
datasets.make_spd_matrix  
datasets.make_swiss_roll