scikit-learn有两种构建数据集的方式：
1.直接加载自带的datasets数据集
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 直接加载数据集
loaded_data = datasets.load_boston()
data_X = loaded_data.data
data_y = loaded_data.target
# 定义模型
model = LinearRegression()
# 学习参数
model.fit(data_X, data_y)
# 计算预测值
result = model.predict(data_X)
print(data_y[:4])#前四个真实值
print(result[:4])#前四个预测值
结果：
[ 24. 21.6 34.7 33.4]
[ 30.00821269 25.0298606 30.5702317 28.60814055]
2.通过工具构建一个数据集
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 创造一些线性回归的数据点
X, y = datasets.make_regression(n_samples = 100, n_features = 1, n_targets = 1, noise = 5)
# 绘制创造的数据集的散点图
plt.scatter(X, y)
plt.show()
结果：
scikit-learn 的 datasets 模块包含测试数据相关函数，主要包括三类：
- datasets.load_*()：获取小规模数据集。数据包含在 datasets 里
- datasets.fetch_*()：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/。要修改默认目录，可以修改环境变量SCIKIT_LEARN_DATA。数据集目录可以通过datasets.get_data_home()获取。clear_data_home(data_home=None)删除所有下载数据。
- datasets.make_*()：本地生成数据集。
数据集格式
- tuple(X, y)
本地生成数据函数 make_* 和 load_svmlight_* 返回的数据是 tuple(X, y) 格式 - Bunch
load_和 fetch_ 函数返回的数据类型是 datasets.base.Bunch，本质上是一个 dict，它的键值对可用通过对象的属性方式访问。主要包含以下属性：- 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
- target_names：标签名
获取小数据集
- load_boston()：
房屋特征-房价，用于regression - load_diabetes()：
糖尿病数据，用于 regression - load_linnerud()：
Linnerud数据集，有多个标签，用于 multilabel regression - load_iris()：
鸢尾花特征和类别，用于classification - load_digits([n_class])：
手写数字识别 - load_sample_images()：
载入图片数据集，共两张图 - load_sample_image(name)：
载入图片数据集中的一张图 - load_files(container_path, description=None, categories=None, load_content=True, shuffle=True, encoding=None, decode_error='strict', random_state=0)：
从本地目录获取文本数据，并根据二级目录做分类
获取大数据集
- load_mlcomp(name_or_id, set_='raw', mlcomp_root=None, kwargs)：从 http://mlcomp.org/ 上下载数据集
- fetch_california_housing(data_home=None, download_if_missing=True)
- fetch_olivetti_faces(data_home=None, shuffle=False, random_state=0, download_if_missing=True)：Olivetti 脸部图片数据集
- fetch_lfw_people(data_home=None, funneled=True, resize=0.5, min_faces_per_person=0, color=False, slice_=(slice(70, 195, None), slice(78, 172, None)), download_if_missing=True)：
- fetch_lfw_pairs(subset='train', data_home=None, funneled=True, resize=0.5, color=False, slice_=(slice(70, 195, None), slice(78, 172, None)), download_if_missing=True)：Labeled Faces in the Wild (LFW) 数据集，参考 LFW
- fetch_20newsgroups(data_home=None, subset='train', categories=None, shuffle=True, random_state=42, remove=(), download_if_missing=True)
- fetch_20newsgroups_vectorized(subset='train', remove=(), data_home=None)：新闻分类数据集，数据集包含 ‘train’ 部分和 ‘test’ 部分。
- fetch_rcv1(data_home=None, subset='all', download_if_missing=True, random_state=None, shuffle=False)：路透社新闻语聊数据集
- fetch_mldata(dataname, target_name='label', data_name='data', transpose_data=True, data_home=None)：从 mldata.org 中下载数据集。参考 PASCAL network
mldata_filename(dataname)：将 mldata 的数据集名转换为下载的数据文件名 - fetch_covtype(data_home=None, download_if_missing=True, random_state=None, shuffle=False)Forest covertypes 数据集
本地生成数据
回归(regression)
- 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)
- make_sparse_uncorrelated(n_samples=100, n_features=10, random_state=None)
- make_friedman1(n_samples=100, n_features=10, noise=0.0, random_state=None)
- make_friedman2(n_samples=100, noise=0.0, random_state=None)
- make_friedman3(n_samples=100, noise=0.0, random_state=None)
分类(classification)
单标签
make_classification(n_samples=100, n_features=20, n_informative=2, n_redundant=2, n_repeated=0, n_classes=2, n_clusters_per_class=2, weights=None, flip_y=0.01, class_sep=1.0, hypercube=True, shift=0.0, scale=1.0, shuffle=True, random_state=None)：
生成 classification 数据集。包含所有的设置，可以包含噪声，偏斜的数据集make_blobs(n_samples=100, n_features=2, centers=3, cluster_std=1.0, center_box=(-10.0, 10.0), shuffle=True, random_state=None)：
生成 classification 数据集。数据服从高斯分布
centers 可以是整数，表示中心点个数，或者用列表给出每个中心点的特征值
cluster_std 可以是浮点数或浮点数列表
random_state 可以是整数，表示随机起始 seed，或者 RandomState 对象，默认使用 np.randommake_gaussian_quantiles(mean=None, cov=1.0, n_samples=100, n_features=2, n_classes=3, shuffle=True, random_state=None)：
make_hastie_10_2(n_samples=12000, random_state=None)：
make_circles(n_samples=100, shuffle=True, noise=None, random_state=None, factor=0.8)：
-
make_moons(n_samples=100, shuffle=True, noise=None, random_state=None)：
多标签
-
make_multilabel_classification(n_samples=100, n_features=20, n_classes=5, n_labels=2, length=50, allow_unlabeled=True, sparse=False, return_indicator='dense', return_distributions=False, random_state=None)：
生成 multilabel classification 数据集。双聚类(bicluster)
make_biclusters(shape, n_clusters, noise=0.0, minval=10, maxval=100, shuffle=True, random_state=None)：
-
make_checkerboard(shape, n_clusters, noise=0.0, minval=10, maxval=100, shuffle=True, random_state=None)：
流形学习(manifold learning)
make_s_curve(n_samples=100, noise=0.0, random_state=None)
-
make_swiss_roll(n_samples=100, noise=0.0, random_state=None)
可降维(decomposition)数据
make_low_rank_matrix(n_samples=100, n_features=100, effective_rank=10, tail_strength=0.5, random_state=None)
make_sparse_coded_signal(n_samples, n_components, n_features, n_nonzero_coefs, random_state=None)
make_spd_matrix(n_dim, random_state=None)
make_sparse_spd_matrix(dim=1, alpha=0.95, norm_diag=False, smallest_coef=0.1, largest_coef=0.9, random_state=None)
处理 svmlight / libsvm 格式数据
提供 svmlight / libsvm 格式数据的导入或导出。
- load_svmlight_file(f, n_features=None, dtype=numpy.float64, multilabel=False, zero_based='auto', query_id=False)：
返回 (X, y, [query_id])，其中 X 是 scipy.sparse matrix，y 是 numpy.ndarray - load_svmlight_files(files, n_features=None, dtype=numpy.float64, multilabel=False, zero_based='auto', query_id=False)
- dump_svmlight_file(X, y, f, zero_based=True, comment=None, query_id=None, multilabel=False)
其他数据集网站
UCI Machine Learning Repository：[http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html]
UCI KDD：http://kdd.ics.uci.edu/summary.data.type.html
Kaggle：https://www.kaggle.com/datasets
参考
官方datasets包文档：http://scikit-learn.org/stable/datasets/index.html
API列表：http://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.datasets