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Sklearn 中的 data sets,很多而且有用,可以用来学习算法模型

要点

eg: boston 房价, 糖尿病, 数字, Iris 花。

也可以生成虚拟的数据,例如用来训练线性回归模型的数据,可以用函数来生成

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例如,点击进入 boston 房价的数据,可以看到 `sample` 的总数,属性,以及 `label` 等信息
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如果是自己生成数据,按照函数的形式,输入 samplefeaturetarget 的个数等等。

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sklearn.datasets.make_regression(n_samples=100, n_features=100, n_informative=10, n_targets=1, bias=0.0, effective_rank=None, tail_strength=0.5, noise=0.0, shuffle=True, coef=False, random_state=None)[source]

接下来用代码练习…

导入模块

导入 datasets 包,以 Linear Regression 为例

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from __future__ import print_function

from sklearn import datasets
from sklearn.linear_model import LinearRegression

import matplotlib.pyplot as plt

导入数据-训练模型

datasets.load_boston() 的形式加载数据,并给 Xy 赋值,这种形式在 Sklearn 中都是高度统一的

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loaded_data = datasets.load_boston()

data_X = loaded_data.data
data_y = loaded_data.target

print(data_X[:4, 0]) # == print(data_X[:4][0])
print(data_y[:4])
[ 0.00632  0.02731  0.02729  0.03237]
[ 24.   21.6  34.7  33.4]

定义模型

可以直接用默认值去建立 model,默认值也不错,也可以自己改变参数使模型更好。 然后用 training data 训练模型

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model = LinearRegression()
model.fit(data_X, data_y)
LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=1, normalize=False)

再打印出预测值,这里用 X 的前 4 个来预测,同时打印真实值,作为对比,可以看到是有些误差的

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print(model.predict(data_X[:4, :]))
print(data_y[:4])
[ 30.00821269  25.0298606   30.5702317   28.60814055]
[ 24.   21.6  34.7  33.4]

为了提高准确度,可以通过尝试不同的 model,不同的参数,不同的预处理等方法,入门的话可以直接用默认值

创建虚拟数据-可视化

下面是创造数据的例子。

用函数来建立 100 个 sample,有一个 feature,和一个 target,这样比较方便可视化。

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X, y = datasets.make_regression(n_samples=100, n_features=1, n_targets=1, noise=3)

用 scatter 的形式来输出结果

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plt.scatter(X, y)
plt.show()
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可以看到用函数生成的 Linear Regression 用的数据。

noise 越大的话,点就会越来越离散,例如 noise 由 10 变为 50.

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X, y = datasets.make_regression(n_samples=100, n_features=1, n_targets=1, noise=50)
plt.scatter(X, y)
plt.show()
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Reference