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_classification ...
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 multilabel classification 多标签生成器 make regression 回归生成器 二 分类生成器 make classification 专门通过引入相关的,冗余的 ...
2022-03-08 00:20 0 2921 推荐指数:
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_classification ...
make_blobs会根据用户指定的特征数量、中心点数量、范围等来生成几类数据,这些数据可用于测试聚类算法的效果。 n_samples是待生成的样本数量,n_features是每个样本的特征数,centers是簇数量,也可以直接指定每个簇的中心点centers=[[-1,1 ...
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 ...
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 ...
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一、make_blobs简介 scikit中的make_blobs方法常被用来生成聚类算法的测试数据,直观地说,make_blobs会根据用户指定的特征数量、中心点数量、范围等来生成几类数据,这些数据可用于测试聚类算法的效果。 二、函数原型 ...
参考:https://scikit-learn.org/dev/modules/generated/sklearn.datasets.make_blobs.html 函数原型:sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100, n_features ...
,可换回英文再看看。 0、整体 机器学习篇:sklearn.datasets 机器学习篇 ...