python机器学习库sklearn——生成样本数据

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sklearn自带数据

sklearn自动了下面几种数据用于算法练习。

load_boston([return_X_y]) 加载波士顿房价数据；用于回归问题
load_iris([return_X_y]) 加载iris 数据集；用于分类问题
load_diabetes([return_X_y]) 加载糖尿病数据集；用于回归问题
load_digits([n_class, return_X_y]) 加载手写字符集；用于分类问题
load_linnerud([return_X_y]) 加载linnerud 数据集；用于多元回归问题

波士顿房价数据，回归使用。样本数据集的特征默认是一个(506, 13)大小的矩阵，样本值是一个包含506个数值的向量。

# 房价数据
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn import linear_model
boston = load_boston()
data=boston.data
target = boston.target
print(data.shape)
print(target