sklearn提供的自带的数据集

sklearn 的数据集有好多个种

• 自带的小数据集（packaged dataset）：sklearn.datasets.load_
• 可在线下载的数据集（Downloaded Dataset）：sklearn.datasets.fetch_
• 计算机生成的数据集（Generated Dataset）：sklearn.datasets.make_
• svmlight/libsvm格式的数据集:sklearn.datasets.load_svmlight_file(...)
• 从买了data.org在线下载获取的数据集:sklearn.datasets.fetch_mldata(...)

①自带的数据集

其中的自带的小的数据集为：sklearn.datasets.load_

这些数据集都可以在官网上查到，以鸢尾花为例，可以在官网上找到demo，http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/datasets/plot_iris_dataset.html

from sklearn.datasets import load_iris
#加载数据集
iris=load_iris()
iris.keys()　　#dict_keys(['target', 'DESCR', 'data', 'target_names', 'feature_names'])
#数据的条数和维数
n_samples,n_features=iris.data.shape
print("Number of sample:",n_samples)  #Number of sample: 150
print("Number of feature",n_features)　　#Number of feature 4
#第一个样例
print(iris.data[0])　　　　　　#[ 5.1  3.5  1.4  0.2]
print(iris.data.shape)　　　　#(150, 4)
print(iris.target.shape)　　#(150,)
print(iris.target)
"""

　　[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
　　0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
　　1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
　　2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
　　2 2]

"""
import numpy as np
print(iris.target_names)　　#['setosa' 'versicolor' 'virginica']
np.bincount(iris.target)　　#[50 50 50]

import matplotlib.pyplot as plt
#以第3个索引为划分依据，x_index的值可以为0，1，2，3
x_index=3
color=['blue','red','green']
for label,color in zip(range(len(iris.target_names)),color):
    plt.hist(iris.data[iris.target==label,x_index],label=iris.target_names[label],color=color)

plt.xlabel(iris.feature_names[x_index])
plt.legend(loc="Upper right")
plt.show()

#画散点图，第一维的数据作为x轴和第二维的数据作为y轴
x_index=0
y_index=1
colors=['blue','red','green']
for label,color in zip(range(len(iris.target_names)),colors):
    plt.scatter(iris.data[iris.target==label,x_index],
                iris.data[iris.target==label,y_index],
                label=iris.target_names[label],
                c=color)
plt.xlabel(iris.feature_names[x_index])
plt.ylabel(iris.feature_names[y_index])
plt.legend(loc='upper left')
plt.show()

手写数字数据集load_digits()：用于多分类任务的数据集

from sklearn.datasets import load_digits
digits=load_digits()
print(digits.data.shape)
import matplotlib.pyplot as plt
plt.gray()
plt.matshow(digits.images[0])
plt.show()

from sklearn.datasets import load_digits
digits=load_digits()
digits.keys()
n_samples,n_features=digits.data.shape
print((n_samples,n_features))

print(digits.data.shape)
print(digits.images.shape)

import numpy as np
print(np.all(digits.images.reshape((1797,64))==digits.data))

fig=plt.figure(figsize=(6,6))
fig.subplots_adjust(left=0,right=1,bottom=0,top=1,hspace=0.05,wspace=0.05)
#绘制数字：每张图像8*8像素点
for i in range(64):
    ax=fig.add_subplot(8,8,i+1,xticks=[],yticks=[])
    ax.imshow(digits.images[i],cmap=plt.cm.binary,interpolation='nearest')
    #用目标值标记图像
    ax.text(0,7,str(digits.target[i]))
plt.show()

乳腺癌数据集load-barest-cancer（）：简单经典的用于二分类任务的数据集

糖尿病数据集：load-diabetes（）：经典的用于回归认为的数据集，值得注意的是，这10个特征中的每个特征都已经被处理成0均值，方差归一化的特征值，

波士顿房价数据集：load-boston（）：经典的用于回归任务的数据集

体能训练数据集：load-linnerud（）：经典的用于多变量回归任务的数据集，其内部包含两个小数据集：Excise是对3个训练变量的20次观测（体重，腰围，脉搏），physiological是对3个生理学变量的20次观测（引体向上，仰卧起坐，立定跳远）

svmlight/libsvm的每一行样本的存放格式：

 : : ....

这种格式比较适合用来存放稀疏数据，在sklearn中，用scipy sparse CSR矩阵来存放X，用numpy数组来存放Y

from sklearn.datasets import load_svmlight_file
x_train,y_train=load_svmlight_file("/path/to/train_dataset.txt","")#如果要加在多个数据的时候，可以用逗号隔开

②生成数据集

生成数据集：可以用来分类任务，可以用来回归任务，可以用来聚类任务，用于流形学习的，用于因子分解任务的

用于分类任务和聚类任务的：这些函数产生样本特征向量矩阵以及对应的类别标签集合

make_blobs：多类单标签数据集，为每个类分配一个或多个正太分布的点集

make_classification：多类单标签数据集，为每个类分配一个或多个正太分布的点集，提供了为数据添加噪声的方式，包括维度相关性，无效特征以及冗余特征等

make_gaussian-quantiles：将一个单高斯分布的点集划分为两个数量均等的点集，作为两类

make_hastie-10-2：产生一个相似的二元分类数据集，有10个维度

make_circle和make_moom产生二维二元分类数据集来测试某些算法的性能，可以为数据集添加噪声，可以为二元分类器产生一些球形判决界面的数据

#生成多类单标签数据集
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs
center=[[1,1],[-1,-1],[1,-1]]
cluster_std=0.3
X,labels=make_blobs(n_samples=200,centers=center,n_features=2,
                    cluster_std=cluster_std,random_state=0)
print('X.shape',X.shape)
print("labels",set(labels))

unique_lables=set(labels)
colors=plt.cm.Spectral(np.linspace(0,1,len(unique_lables)))
for k,col in zip(unique_lables,colors):
    x_k=X[labels==k]
    plt.plot(x_k[:,0],x_k[:,1],'o',markerfacecolor=col,markeredgecolor="k",
             markersize=14)
plt.title('data by make_blob()')
plt.show()
#生成用于分类的数据集
from sklearn.datasets.samples_generator import make_classification
X,labels=make_classification(n_samples=200,n_features=2,n_redundant=0,n_informative=2,
                             random_state=1,n_clusters_per_class=2)
rng=np.random.RandomState(2)
X+=2*rng.uniform(size=X.shape)

unique_lables=set(labels)
colors=plt.cm.Spectral(np.linspace(0,1,len(unique_lables)))
for k,col in zip(unique_lables,colors):
    x_k=X[labels==k]
    plt.plot(x_k[:,0],x_k[:,1],'o',markerfacecolor=col,markeredgecolor="k",
             markersize=14)
plt.title('data by make_classification()')
plt.show()

#生成球形判决界面的数据
from sklearn.datasets.samples_generator import make_circles
X,labels=make_circles(n_samples=200,noise=0.2,factor=0.2,random_state=1)
print("X.shape:",X.shape)
print("labels:",set(labels))

unique_lables=set(labels)
colors=plt.cm.Spectral(np.linspace(0,1,len(unique_lables)))
for k,col in zip(unique_lables,colors):
    x_k=X[labels==k]
    plt.plot(x_k[:,0],x_k[:,1],'o',markerfacecolor=col,markeredgecolor="k",
             markersize=14)
plt.title('data by make_moons()')
plt.show()