sklearn的简单使用

导入数据集

鸢尾花数据集： load_iris() 可用于分类和聚类
乳腺癌数据集： load_breast_cancer() 可用于分类
手写数字数据集： load_digits()
可用于分类糖尿病数据集： load_diabetes()
可用于分类波士顿房价数据集： load_boston() 可用于回归
体能训练数据集： load_linnerud() 可用于回归
图像数据集： load_sample_image(name)

from sklearn import datasets
wine  =datasets.load_wine()
print(wine)

我们可以看到自带的数据集中又data 和target 以及target_names 三个属性

通过字典取值得到`data`和`target`

x = wine.data
y = wine.target

如何查看特征向量

通过numpy的方

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