scikit-learn内置数据集

scikit-learn 现在最新稳定版本为0.20.0

提供了以下几个数据集

其中数据路径都在sklearn包下的datasets/data目录下

下面我分别介绍每个数据集

iris

iris是个多类别数据集，每个类别下有50个样本，特征4维，且都是实数类型, 适用于分类模型

boston

预测boston房价， 都是实数特征，总共13维， 适用于回归模型

digits

数据由8*8的图片组成，共64维特征，0-9共10个类别，适用于分类模型

toy

toy数据6*2， 共2维特征， 两类， 适用于简单的二分类

clf_small

clf共14维特征，0,1两类别，适用于简单二分类模型

reg_small

共14维特征， 适用于简单回归模型

multilabel

人工制造的30*10维的多标签数据

sparse-pos

sparse-neg

sparse-mix

zeros

scikit-learn内置数据集

原文：https://www.cnblogs.com/energy1010/p/9932420.html