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 ...
參考:https: scikit learn.org dev modules generated sklearn.datasets.make blobs.html 函數原型:sklearn.datasets.make blobs n samples ,n features ,centers None,cluster std . ,center box . , . ,shuffle True,ran ...
2018-11-20 22:06 0 2526 推薦指數:
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、介紹 scikit-learn 包含各種隨機樣本的生成器,可以用來建立可控制大小和復雜性的人工數據集。 make_blob() —— 聚類生成器 make_classification() —— 單標簽分類生成器 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) 屬性含義 ...
sklearn.datasets.make_blobs() 是用於創建多類單標簽數據集的函數,它為每個類分配一個或多個正態分布的點集。 參數的英文含義: 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創建用於分類的數據集,官方文檔 例子: ### 創建模型 def create_model(): # 生成數據 from sklearn.datasets import make ...
import sklearn.datasets.make_moons時: 報錯: ModuleNotFoundError: No module named 'numpy.testing.nosetester' 原因: numpy、sklearn、scipy、joblib版本不兼容 ...
make_moons是函數用來生成數據集,在sklearn.datasets里,具體用法如下: 主要參數作用如下:n_numbers:生成樣本數量shuffle:是否打亂,類似於將數據集random一下noise:默認是false,數據集是否加入高斯噪聲random_state ...