探索sklearn的数据集

2024-06-09 02:49| 来源: 网络整理| 查看: 265

刚刚使用SKLearn学习机器学习进行数据分析，分享一些概念和想法，希望可以大家一起讨论，如果理解或者表达有不准确的地方，请多多指点，不吝赐教，非常感谢～～

在sklearn.datasets库中有非常多的知名数据集，在使用数据集前我总是对数据没有直观了解，所以下面整理一些datasets库中数据集的属性及方法，以红酒数据集为例。随着学习还会持续更新！

导入数据集模块并实例化一个数据集 from sklearn.datasets import load_wine wine = load_wine() 探索数据集数据集类型 # 查看数据集类型 type(wine) # 结果 sklearn.utils.Bunch 打印数据集 #这里是sklearn.datasets库中各个模块的方法和属性 #将此库中的数据实例化后，便继承了库中模块的功能和属性 wine --------------------------- # 得到一个“字典”{key1:value1,key2:value2} {'data': array([[1.423e+01, 1.710e+00, 2.430e+00, ..., 1.040e+00, 3.920e+00, 1.065e+03], [1.320e+01, 1.780e+00, 2.140e+00, ..., 1.050e+00, 3.400e+00, 1.050e+03], [1.316e+01, 2.360e+00, 2.670e+00, ..., 1.030e+00, 3.170e+00, 1.185e+03], ..., [1.327e+01, 4.280e+00, 2.260e+00, ..., 5.900e-01, 1.560e+00, 8.350e+02], [1.317e+01, 2.590e+00, 2.370e+00, ..., 6.000e-01, 1.620e+00, 8.400e+02], [1.413e+01, 4.100e+00, 2.740e+00, ..., 6.100e-01, 1.600e+00, 5.600e+02]]), 'target': array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]), 'target_names': array(['class_0', 'class_1', 'class_2'], dtype='

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