python机器学习之数据集（查看数据，划分训练集、测试集）
一、获取数据集
在一些大数据比赛的网站或者sklearn官方的网站可以下载一些数据集
如：UCI Machine Learning Repository
http://archive.ics.uci.edu/ml/index.phpKaggle: Your Machine Learning and Data Science Communityhttps://www.kaggle.com天池大数据众智平台-阿里云天池天池是阿里云旗下大数据平台，围绕云生态挖掘输送优秀人才。旨在打造“数据众智、众创”平台，欢迎来自世界各地的技术人员来天池参与百万奖金的天池大赛，进行真实业务场景演练，与全球AI人才比拼，挑战世界排名。您还可以在天池创建属于您的天池实验室，享受免费计算资源，探索不同行业真实场景数据，共同探索数据众创新模式。
scikit-learn: machine learning in Python — scikit-learn 1.0.2 documentationhttps://scikit-learn.org/stable/
等等，我这里用的是最后一个，sklearn的官方数据库，用import就可以导入，具体代码如下：
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_splitimport math, random, time
import threading
#随机抽出训练集80%、测试集20%
def datasets_demo():#获取鸢尾花数据集并展示内容iris=load_iris()print(type(iris))#查看得到一个继承自字典的bunch类型的数据集print("iris数据集是\n",iris)print("iris的数据集描述是：", iris.DESCR)print("iris的特征值名字是：", iris["feature_names"])print("iris的特征值", iris.data, iris.data.shape)print("iris的目标值：", iris.target)print("iris的目标值名字：", iris.target_names)
# 将数据集划分为训练集train、测试集test，x是特征值，y是目标值，先出特征值；随机种子为22
# 随机抽出训练集80%、测试集20%，共150组数据x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=22)
# 查看划分后的数据集，30组测试数据集print("测试集的特征值为", x_test, x_test.shape)return None
if __name__=='__main__':datasets_demo()
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