【python 机器学习】sklearn数据集的使用

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sklearn数据集的使用

scikit-learn（简称sklearn）是一个广泛使用的机器学习库，它提供了多种机器学习算法和工具。在进行机器学习实验时，我们通常需要使用数据集来训练和评估模型。scikit-learn内置了许多常用的经典数据集，可以帮助我们快速开始机器学习项目。本文将介绍sklearn中最基础的数据集的使用方法。

1. sklearn内置数据集

scikit-learn提供了多个数据集，包括分类、回归、聚类等任务的经典数据集。这些数据集可以直接从库中加载，不需要额外下载，非常方便。以下是一些常用的数据集：

• Iris 数据集：用于分类任务，包含三种不同的鸢尾花类别。
• Digits 数据集：用于手写数字分类任务，包含8x8像素的数字图像。
• Boston 房价数据集：用于回归任务，包含波士顿地区的房价数据。
• Breast Cancer 数据集：用于分类任务，包含