数据集--load_boston()函数
目录
- 参数
- return_X_y:bool
- 返回值
- return_X_y=True
- return_X_y=Flase
- Bunch对象属性
- data:ndarray
- target:ndarray
- filename:str
- DESCR:str
- feature_name:ndarray
- 使用举例
本博客参考:sklearn官方api
参数
sklearn.datasets.load_boston(*, return_X_y=False)
return_X_y:bool
若为True,则返回(data,target)
若为False,则返回一个Bunch对象
返回值
return_X_y=True
返回(data,target)一个元组
data:ndarray of shape(506,13)
target:ndarray of shape(506,)
return_X_y=Flase
返回一个Bunch对象
Bunch对象属性
Bunch对象:Dictionary-like object
data:ndarray
shape:(506,13)
数据矩阵
target:ndarray
shape:(506,)
标签(回归目标)
filename:str
boston.csv文件在电脑硬盘中的存储位置
DESCR:str
关于数据集的完整描述
feature_name:ndarray
所有特征的名称
使用举例
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
the_data=load_boston()
x=the_data.data
y=the_data.target
'''
the_data=load_boston(return_X_y=True)
x=the_data[0]
y=the_data[1]
'''
x.shape,y.shape
>>> (506,13),(506,)
x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(test_size=0.2)
x_train.shape,y_train.shape
>>> (404,13),(404,)
数据集--load_boston()函数相关推荐
- TF之LSTM:利用LSTM算法对mnist手写数字图片数据集(TF函数自带)训练、评估(偶尔100%准确度,交叉熵验证)
TF之LSTM:利用LSTM算法对mnist手写数字图片数据集(TF函数自带)训练.评估(偶尔100%准确度,交叉熵验证) 目录 输出结果 设计思路 代码设计 输出结果 第 0 accuracy 0. ...
- tensorflow dataset_ops map()方法 (返回数据集通过函数“ map_func”的元素映射)
def map(self, map_func, num_parallel_calls=None):"""Maps `map_func` across the elemen ...
- sk-learn中对数据集划分函数train_test_split和StratifiedShuffleSplit
1.随机划分训练集和测试集train_test_split train_test_split是交叉验证中常用的函数,功能是从样本中随机的按比例选取train_data和test_data,形式为: f ...
- sklearn中分割数据集的函数
sklearn的model_selection模块提供了很多可以用数分割的类或函数,如下: 需要注意的是在之前版本中这些函数在cross_validation模块中现在更改为了model_select ...
- 数据集划分函数sklearn.model_selection.train_test_split参数详解
该函数可以随机划分样本数据为训练集和测试集,并返回划分好的训练集和测试集数据. sklearn.model_selection.train_test_split(train_data,train_ta ...
- oracle 添加输出数据集的函数
1.添加行类型 CREATE OR REPLACE TYPE CMTOOLS.gps_data_row as object (equip_id char(36),gps_date date,acc_s ...
- 深度学习建模实验中数据集创建函数的创建与使用
深度学习建模实验中数据集生成函数的创建与使用 为了方便后续练习的展开,我们尝试自己创建一个数据生成器,用于自主生成一些符合某些条件.具备某些特性的数据集.相比于传统的机器学习领域,深度学习的数据集 ...
- 镶嵌数据集工具小结(十)函数链
镶嵌数据集中的函数 在下文中会提到的工具有这几个,先摆在这里,有个初步的记忆: 这个主题中,一起来看一下镶嵌数据集的函数. *不过首先需要额外了解,在 ArcGIS 中,其实除了镶嵌数据集,普通的栅格 ...
- sklearn库中的标准数据集及基本功能
[sklearn库] sklearn是scikit-learn的简称,是一个基于Python的第三方模块.sklearn库集成了一些常用的机器学习方法,在进行机器学习任务是,并不需要实现算法,只需要简 ...
最新文章
- oracle update from多表性能优化一例
- 在蓄电池管理系统中计算机应用,汽车电器与电子技术.docx
- 今天才知道什么是柏拉图式的爱情
- Android dex分包方案 (多dex)
- LeetCode 198 打家劫舍
- mysql5.6.36源码安装_CentOS 7下rpm安装MySQL 5.6.36
- 虚拟现实技术在汽车领域的应用----数虎图像科技
- 1062. Talent and Virtue (25)-PAT甲级真题
- UICollectionViewController
- JavaScript中清空数组的三种方式
- Pads9.5的PCB文件转allegro16.6的BRD文件方法
- 服务器系统启用flash,基础设置:Windows Server 2012及2012R2 启用IE Flash
- 努比亚更新系统服务器,努比亚N3升级更新V2.11官方最新完整rom包
- 整型最大值java,整数的最大值
- 银行IT系统 -整体架构
- java解析project mpp文件_Java解析Project mpp文件
- 人工智能辅助服装设计 | Mixlab论文带读
- Data Uncertainty Learning in Face Recognition
- dpdk大页内存原理
- 【面试题】有一个数组,每隔两个数删掉一个数,到末尾又循环到开头继续进行,求最后一个被删除的数的原始下标位置
热门文章
- 【转】FPGA真的很难学详细解答
- 知识点扫盲区:JDK是什么意思?什么是JRE?
- Unity Test Runner
- 74岁的程序员,暴富,撩嫩模,逃亡,现在要竞选美国总统!
- Journalnbsp;ofnbsp;Machinenbsp;Learningnbsp;Rese…
- AttributeError: module ‘ssl‘ has no attribute ‘SSLSocket‘或者OpenSSL SSL_read: Connection was rese
- EtherCAT从站物理层接口MIIEBUS简介
- 2021 DASCTF X BUUOJ 五月大联动WP
- pycharm 远程调试腾讯云gpu报错 Couldn‘t refresh skeletons for remote interpreter 解决方法
- 计算机应用技术环境评估,Web服务环境下的信任评估模型研究-计算机应用技术专业论文.docx...