python的自带数据集_机器学习基础 / 加载scikit-learn自带的数据集

加载Scikit-learn自带的数据集

scikit-learn自带少量数据集，比如说用于分类分析的鸢尾花数据集和数码数据集、用于回归分析的波士顿房价数据集。

数据集是一个字典类对象，它包括数据以及描述数据的元数据。这些数据被存放在包含n_samples, n_features数组的.data成员中。对于监督学习问题而言，还包括用于储存标签和结果的.target成员。下面以加载鸢尾花数据集和数码数据集为例：

from sklearn import datasets

iris = datasets.load_iris() #加载鸢尾花数据集

digits = datasets.load_digits() #加载数码数据集

'''

数码数据集由1797个8x8图像数据矩阵组成，每个图像数据矩阵都代表一个手写的数字图像。digits.data是数字图像矩阵，digits.target分别表示digits.data数字图像矩阵分别表示的数字。数组都是numpy数组。

'''

print(digits.data)

'''

[[ 0. 0. 5. ..., 0. 0. 0.]

[ 0. 0. 0. ..., 10. 0. 0.]

[ 0. 0. 0. ..., 16. 9. 0.]

...,

[ 0. 0. 1. ..., 6. 0. 0.]

[ 0. 0. 2. ..., 12. 0. 0.]

[ 0. 0. 10. ..., 12. 1. 0.]]

'''

print(digits.target)

'''

[0, 1, 2, ..., 8, 9, 8]

'''示例代码：Scikit-learn-essential.py

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