网络安全最新【机器学习】sklearn数据集的使用，数据集的获取和划分(3)，2024年最新从入门到精通系列网络安全高级工程师路线介绍_网络安全数据集

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93道网络安全面试题

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sklearn数据集

• 二、安装sklearn
• 二、获取数据集
• 三、数据集划分

机器学习是人工智能的一个实现途径，可以从「数据」中自动分析获得「模型」，并利用模型对未知数据进行「预测」。

简单来说就是从历史数据中总结规律，用来解决新出现的问题。

从数据中总结规律，需要提供一个「数据集」，数据集由「特征值」和「目标值」两部分组成。

机器学习有很多好用的工具，这里我们使用sekearn。

sklearn是基于Python的机器学习工具包，自带大量数据集，可供我们练习各种机器学习算法。

二、安装sklearn

环境要求：

• Python(>=2.7 or >=3.3)
• NumPy (>= 1.8.2)
• SciPy (>= 0.13.3)

先安装 numpy、scipy，再安装 scikit-learn

PyCharm左上角【file】-【Settings】-【Project：pythonProject】-【Python Interpreter】

二、获取数据集

sklearn数据集有有三种「获取数据」的方式：

• sklearn.datasets.load_*()：小规模数据集（本地加载）
• sklearn.datasets.fetch_*()：大规模数据集（在线下载）
• sklearn.datasets.make_*()：本地生成数据集（本地构造）

sklearn数据集的「返回值」是字典格式：

• data：特征值数据数组
• target：目标值数据数组（标签）
• target_names：标签名（目标值和标签的对应关系）
• DESCR：数据描述
• feature_names：特征名

接下来，我们获取一个自带的本地数据集：

from sklearn import datasets

# 获取数据集
iris = datasets.load_iris()
# 打印数据集
print(iris)

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输出：

从输出结果来看，它返回的数据集是一个字典，里面包含了特征值（data）、目标值（target）等信息。

我们可以调用返回值「属性」，单独查看数据集的某个信息：

from sklearn import datasets

# 获取数据集
iris = datasets.load_iris()

# 查看数据值
print(iris.data)
# 查看目标值（标签）
print(iris.target)
# 查看标签名
print(iris.target_names)
# 查看数据描述
print(iris.DESCR)
# 查看特征名
print(iris.feature_names)

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本人从事网路安全工作12年，曾在2个大厂工作过，安全服务、售后服务、售前、攻防比赛、安全讲师、销售经理等职位都做过，对这个行业了解比较全面。

最近遍览了各种网络安全类的文章，内容参差不齐，其中不伐有大佬倾力教学，也有各种不良机构浑水摸鱼，在收到几条私信，发现大家对一套完整的系统的网络安全从学习路线到学习资料，甚至是工具有着不小的需求。

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相比起繁琐的文字，还是生动的视频教程更加适合零基础的同学们学习，这里也是整理了一份与上述学习路线一一对应的网络安全视频教程。

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当然，当你入门之后，仅仅是视频教程已经不能满足你的需求了，你肯定需要学习各种工具的使用以及大量的实战项目，这里也分享一份我自己整理的网络安全入门工具以及使用教程和实战。

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最后就是项目实战，这里带来的是SRC资料&HW资料，毕竟实战是检验真理的唯一标准嘛~

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