使用Scikit-learn
安装
pip3 install Scikit-learn==0.19.1
安装好之后可以通过以下命令查看是否安装成功
import sklearn
- 注:安装scikit-learn需要Numpy, Scipy等
1 scikit-learn数据集API介绍
- sklearn.datasets
- 加载获取流行数据集
- datasets.load_*()
- 获取小规模数据集,数据包含在datasets里
- datasets.fetch_*(data_home=None)
- 获取大规模数据集,需要从网络上下载,函数的第一个参数是data_home,表示数据集下载的目录,默认是 ~/scikit_learn_data/
2 sklearn小数据集
-
sklearn.datasets.load_iris() 加载并返回鸢尾花数据集
- sklearn.datasets.load_boston() 加载并返回波士顿房价数据集
#数据集的使用 def decision_iris_test(): # 数据集sklearn的使用 iris=load_iris() print("鸢尾花数据集的返回值: ",iris) print("鸢尾花的特征值: ",iris["data"]) print("鸢尾花的目标值: ",iris.target) print("鸢尾花特征值的名字: ",iris.feature_names) print("鸢尾花目标值的名字: ", iris.target_names) print("鸢尾花的描述: ", iris.DESCR) #数据集的划分,训练集,测试集 #x_train训练集特征值,x_test测试集特征值,y_train训练集目标值,y_test测试机目标值 x_train,x_test,y_tarin,y_test=train_test_split(iris.data,iris.target,test_size=0.2,random_state=22) print("训练集的特征值: ",x_train,x_train.shape)