make_blobs方法: sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100,n_features=2,centers=3, cluster_std=1.0,center_box=(-10.0,10.0),shuffle=True,random_state ...
参考:https: scikit learn.org dev modules generated sklearn.datasets.make blobs.html 函数原型:sklearn.datasets.make blobs n samples ,n features ,centers None,cluster std . ,center box . , . ,shuffle True,ran ...
2018-11-20 22:06 0 2526 推荐指数:
make_blobs方法: sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100,n_features=2,centers=3, cluster_std=1.0,center_box=(-10.0,10.0),shuffle=True,random_state ...
一、介绍 scikit-learn 包含各种随机样本的生成器,可以用来建立可控制大小和复杂性的人工数据集。 make_blob() —— 聚类生成器 make_classification() —— 单标签分类生成器 make ...
sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100, n_features=2, centers=3, cluster_std=1.0, center_box=(-10.0, 10.0), shuffle=True, random_state=None) 属性含义 ...
sklearn.datasets.make_blobs() 是用于创建多类单标签数据集的函数,它为每个类分配一个或多个正态分布的点集。 参数的英文含义: View Code 返回值 X : array of shape [n_samples ...
sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100, n_features=2, centers=3, clus ...
make_classification创建用于分类的数据集,官方文档 例子: ### 创建模型 def create_model(): # 生成数据 from sklearn.datasets import make ...
import sklearn.datasets.make_moons时: 报错: ModuleNotFoundError: No module named 'numpy.testing.nosetester' 原因: numpy、sklearn、scipy、joblib版本不兼容 ...
make_moons是函数用来生成数据集,在sklearn.datasets里,具体用法如下: 主要参数作用如下:n_numbers:生成样本数量shuffle:是否打乱,类似于将数据集random一下noise:默认是false,数据集是否加入高斯噪声random_state ...