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=' |