引言
在机器学习和数据分析领域,数据集的选择和准备是至关重要的一步。scikit-learn库的datasets模块为我们提供了多种内置的数据集,方便我们进行模型训练和测试。这些数据集既有大型的数据集,也有便于教学和初步探索的小型数据集。本文将重点介绍这些小型数据集的载入、bunch数据类型以及以鸢尾花(Iris)数据集为例的使用方法。
datasets模块简介
scikit-learn的datasets模块包含了多种数据集,其中既有小型的数据集,也包含大型的数据集。小型数据集通常用于教学和示例,而大型数据集则用于更复杂的模型训练和性能评估。
大型数据集的载入
大型数据集的载入方法是
python
sklearn.datasets.fetch_*(data_home=None,subset='train'/'test'/'all')
*代表的是将要载入的数据集的名称;subset中的值代表将下载的数据集作为训练集、测试集或者都作为。
小型数据集的载入
小型数据集的载入方法是
python
sklearn.datasets.load_*()
'*'代表数据集的名称
以下是一些常用的函数:
`load_iris()`:加载鸢尾花数据集
`load_digits()`:加载手写数字数据集
`load_linearly_separable()`:加载线性可分的数据集
`load_boston()`:加载波士顿房价数据集
Bunch数据类型
我们从数据集中获取的数据都是Bunch类型的数据;
Bunch对象是一种继承自字典的数据类型,它有类似于字典的数据结构,它允许我们以键值对的形式存储和访问数据。以下是Bunch对象中常见的键及其代表的意义:
data :特征数据,通常是一个二维数组,每行表示一个样本,每列表示一个特征。
target :目标数据,即每个样本的标签或类别。
feature_names :特征名称,对应`data`数组中的每一列。
target_names :目标名称,对应`target`数组中的每个类别。
DESCR:数据集描述,提供有关数据集的详细信息。
鸢尾花数据集的使用示例
鸢尾花数据集是最著名的机器学习数据集之一,它包含了150个鸢尾花样本,每个样本有4个特征(花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度),以及一个目标标签(鸢尾花的种类)。
以下是如何使用`load_iris()`函数加载鸢尾花数据集,并探索其结构的示例代码:
python
from sklearn.datasets import load_iris
# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
# 查看数据集描述
print(iris.DESCR)
# 查看特征数据
print(iris.data)
# 查看目标数据
print(iris.target)
# 查看特征名称
print(iris.feature_names)
# 查看目标名称
print(iris.target_names)
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)
结论
scikit-learn的datasets模块为我们提供了丰富的数据集资源,特别是小型数据集,非常适合用于教学和初步探索。通过理解`Bunch`数据类型和使用鸢尾花数据集的示例,我们可以更好地掌握如何加载和使用这些内置数据集,从而为机器学习项目打下坚实的基础。