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_classification ...
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 multilabel classification 多標簽生成器 make regression 回歸生成器 二 分類生成器 make classification 專門通過引入相關的,冗余的 ...
2022-03-08 00:20 0 2921 推薦指數:
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_classification ...
make_blobs會根據用戶指定的特征數量、中心點數量、范圍等來生成幾類數據,這些數據可用於測試聚類算法的效果。 n_samples是待生成的樣本數量,n_features是每個樣本的特征數,centers是簇數量,也可以直接指定每個簇的中心點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) 屬性含義 ...
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一、make_blobs簡介 scikit中的make_blobs方法常被用來生成聚類算法的測試數據,直觀地說,make_blobs會根據用戶指定的特征數量、中心點數量、范圍等來生成幾類數據,這些數據可用於測試聚類算法的效果。 二、函數原型 ...
參考:https://scikit-learn.org/dev/modules/generated/sklearn.datasets.make_blobs.html 函數原型:sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100, n_features ...
,可換回英文再看看。 0、整體 機器學習篇:sklearn.datasets 機器學習篇 ...