sklearn的简单使用

导入数据集

• 鸢尾花数据集： load_iris() 可用于分类 和 聚类
• 乳腺癌数据集： load_breast_cancer() 可用于分类
• 手写数字数据集： load_digits()
• 可用于分类 糖尿病数据集： load_diabetes()
• 可用于分类 波士顿房价数据集： load_boston() 可用于回归
• 体能训练数据集： load_linnerud() 可用于回归
• 图像数据集： load_sample_image(name)

from sklearn import datasets
wine  =datasets.load_wine()
print(wine)

  

 

  
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我们可以看到自带的数据集中又data 和target 以及target_names 三个属性

通过字典取值得到data和target

x = wine.data
y = wine.target

  

 

  
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如何查看特征向量

通过numpy的方

文章来源: maoli.blog.csdn.net，作者：刘润森！，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

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