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，我们会发现主要有三种形式：load_、fetch_及make_的方法

(1)datasets.load_：sklearn包自带的小数据集

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

数据集文件在sklearn安装目录下datasets\data文件下

(2)datasets.fetch_：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

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

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

(3)datasets.make_*?：构造数据集

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

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 [7]: data = datasets.make_regression(5,3,2,2,1.0,coef=True)

...: data

...:

Out[7]:

(array([[-0.64470031,  2.24028402, -2.26147027],

[-0.09554589,  1.4653344 , -0.8882202 ],

[-1.36214673,  0.08935031,  0.66733545],

[-1.30553824,  1.62553382,  0.65693763],

[-0.81528358,  0.81659886,  1.32412053]]),

array([[ 177.32114822,  -42.34640341],

[ 127.51997766,  -1.98105497],

[ -37.82547178, -104.69214796],

[ 100.19123506,  -95.62163254],

[  45.35860387,  -59.94143654]]),

array([[ 34.3135368 ,  77.79161196],

[ 88.57943632,  3.03795085],

[  0.        ,  0.        ]]))

上述输出结果：元组中的三个数组分别对应输入数据X，输出数据y，coef对应数组