【机器学习-01】scikit-learn中数据集的用法_怎么使用scikit-learn来训练自己的数据集

目录

1、获取sklearn中的数据集

2、数据集的使用 

3、数据集的划分

4、sklearn中的数据集划分API

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1、获取sklearn中的数据集

（1）获取小规模数据集，数据包含在datasets里：sklearn.datasets.load_name()             

（2）获取大规模数据集，需从网络上下载：sklearn.datasets.fetch_name(data_home=None)                 函数的第一个参数是data_home,表示数据下载的目录，不指定的话默认~/scikit_learn_data/

 举例：

• sklearn.datasets.load_iris()
  加载并返回鸢尾花数据集

• sklearn.datasets.load_boston()
  加载并返回波斯顿房价数据集

• sklearn.datasets.fetch_20newsgroups(data=None, subset=‘train’)
  可以通过subset参数选择需要加载的数据集：‘train’、’test’、‘all’
  ‘train’：训练集，’test’：测试集，‘all’：全部

2、数据集的使用 

（1）load和fetch返回的数据类型为datasets.base.Bunch（与字典格式一样）

（2）按Ctrl后点击数据集名称，可以查看数据集中的键值对

• data：特征数据数组，是[n_samples * n_features]的二维numpy.ndarry数组
• target：标签数组，是n_samples的一维numpy.ndarry数组
• target_names：标签名
• DESCR：数据描述
• feature_names：特征名，新闻数据，手写数字、回归数据集没有

（3） 两种获取键值对的方式：dict[‘‘key’’] = value 和 bunch.key = value

3、数据集的划分

（1）机器学习一般的数据集会划分为两个部分：

• 训练数据：用于训练，构建模型
• 测试数据：模型检验，评估模型是否有效

（2）划分比例：

• 训练集：80%~70%
• 测试集：20%~30%

 4、sklearn中的数据集划分API

              sklearn.model_selection.train_test_split(x，y，test.size，random_state) 

x ：数据集的特征值，如iris.data

y： 数据集的标签值/目标值，如iris.target

test_size：测试集的大小，一般为float类型（如测试集占20%，则设置为0.2，默认为0.25）

random_state：随机数种子，不同的种子会造成不同的随机采样结果 , 相同的种子采样结果相同

return：训练集特征值 x_train，测试集特征值 x_test，训练集目标值 y_train，测试集目标值 y_test

注意：返回值的顺序是固定的；x和y为必须的参数，其余参数可以不进行设置

from sklearn.datasets import load_iris    #导入数据集
from sklearn.model_selection import train_test_split   #导入数据集划分API
 
 
def datasets_demo():
    """
    sklearn数据集使用
    :return:
    """
    # 获取数据集
    iris = load_iris()
    print("鸢尾花数据集：\n", iris)
    print("查看数据集描述：\n", iris["DESCR"]) #字典方式获取键值对
    print("查看特征值的名字：\n", iris.feature_names) #点属性方式获取键值对
    print("查看特征值：\n", iris.data, iris.data.shape)  # 150个样本
 
    # 数据集划分
    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=22)
    print("训练集的特征值：\n", x_train, x_train.shape)   # 返回为150*0.8=120个样本
    return None
 
if __name__ == "__main__":
    datasets_demo()