sklearn 的数据集有好多个种
- 自带的小数据集（packaged dataset）：sklearn.datasets.load_
- 可在线下载的数据集（Downloaded Dataset）：sklearn.datasets.fetch_
- 计算机生成的数据集（Generated Dataset）：sklearn.datasets.make_
- svmlight/libsvm格式的数据集:sklearn.datasets.load_svmlight_file(…)
- 从买了data.org在线下载获取的数据集:sklearn.datasets.fetch_mldata(…)
①自带的数据集
其中的自带的小的数据集为：sklearn.datasets.load_
sklearn包含一些不许要下载的toy数据集，见下表：
| 导入toy数据的方法 | 介绍 | 任务 | 数据规模 |
|---|---|---|---|
| load_boston() | 加载和返回一个boston房屋价格的数据集 | 回归 | 506*13 |
| load_iris([return_X_y]) | 加载和返回一个鸢尾花数据集 | 分类 | 150*4 |
| load_diabetes() | 加载和返回一个糖尿病数据集 | 回归 | 442*10 |
| load_digits([n_class]) | 加载和返回一个手写字数据集 | 分类 | 1797*64 |
| load_linnerud() | 加载和返回健身数据集 | 多分类 | 20 |
这些数据集都可以在官网上查到，以鸢尾花为例，可以在官网上找到demo，http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/datasets/plot_iris_dataset.html
from sklearn.datasets import load_iris
#加载数据集
iris=load_iris()
iris.keys() #dict_keys(['target', 'DESCR', 'data', 'target_names', 'feature_names'])
#数据的条数和维数
n_samples,n_features=iris.data.shape
print("Number of sample:",n_samples) #Number of sample: 150
print("Number of feature",n_features) #Number of feature 4
#第一个样例
print(iris.data[0]) #[ 5.1 3.5 1.4 0.2]
print(iris.data.shape) #(150, 4)
print(iris.target.shape) #(150,)
print(iris.target)
"""[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 22 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 22 2]"""
import numpy as np
print(iris.target_names) #['setosa' 'versicolor' 'virginica']
np.bincount(iris.target) #[50 50 50]import matplotlib.pyplot as plt
#以第3个索引为划分依据，x_index的值可以为0，1，2，3
x_index=3
color=['blue','red','green']
for label,color in zip(range(len(iris.target_names)),color):plt.hist(iris.data[iris.target==label,x_index],label=iris.target_names[label],color=color)plt.xlabel(iris.feature_names[x_index])
plt.legend(loc="Upper right")
plt.show()#画散点图，第一维的数据作为x轴和第二维的数据作为y轴
x_index=0
y_index=1
colors=['blue','red','green']
for label,color in zip(range(len(iris.target_names)),colors):plt.scatter(iris.data[iris.target==label,x_index],iris.data[iris.target==label,y_index],label=iris.target_names[label],c=color)
plt.xlabel(iris.feature_names[x_index])
plt.ylabel(iris.feature_names[y_index])
plt.legend(loc='upper left')
plt.show()手写数字数据集load_digits()：用于多分类任务的数据集
from sklearn.datasets import load_digits
digits=load_digits()
print(digits.data.shape)
import matplotlib.pyplot as plt
plt.gray()
plt.matshow(digits.images[0])
plt.show()from sklearn.datasets import load_digits
digits=load_digits()
digits.keys()
n_samples,n_features=digits.data.shape
print((n_samples,n_features))print(digits.data.shape)
print(digits.images.shape)import numpy as np
print(np.all(digits.images.reshape((1797,64))==digits.data))fig=plt.figure(figsize=(6,6))
fig.subplots_adjust(left=0,right=1,bottom=0,top=1,hspace=0.05,wspace=0.05)
#绘制数字：每张图像8*8像素点
for i in range(64):ax=fig.add_subplot(8,8,i+1,xticks=[],yticks=[])ax.imshow(digits.images[i],cmap=plt.cm.binary,interpolation='nearest')#用目标值标记图像ax.text(0,7,str(digits.target[i]))
plt.show()乳腺癌数据集load-barest-cancer（）：简单经典的用于二分类任务的数据集
糖尿病数据集：load-diabetes（）：经典的用于回归认为的数据集，值得注意的是，这10个特征中的每个特征都已经被处理成0均值，方差归一化的特征值，
波士顿房价数据集：load-boston（）：经典的用于回归任务的数据集
体能训练数据集：load-linnerud（）：经典的用于多变量回归任务的数据集，其内部包含两个小数据集：Excise是对3个训练变量的20次观测（体重，腰围，脉搏），physiological是对3个生理学变量的20次观测（引体向上，仰卧起坐，立定跳远）
svmlight/libsvm的每一行样本的存放格式：
: : …
这种格式比较适合用来存放稀疏数据，在sklearn中，用scipy sparse CSR矩阵来存放X，用numpy数组来存放Y
from sklearn.datasets import load_svmlight_file
x_train,y_train=load_svmlight_file("/path/to/train_dataset.txt","")#如果要加在多个数据的时候，可以用逗号隔开Sample images
sklearn 带有一组JPEG格式的图片，可用与测试需要2D数据的算法和流程
| 导入图片数据的方法 | 介绍 |
|---|---|
| load_sample_images() | 导入样本图片，用于加载自带的2个图片 |
| load_sample_image(image_name) | 导入单个图片，返回numpy数组，用于加载外部图片 |
②生成数据集
生成数据集：可以用来分类任务，可以用来回归任务，可以用来聚类任务，用于流形学习的，用于因子分解任务的
用于分类任务和聚类任务的：这些函数产生样本特征向量矩阵以及对应的类别标签集合
make_blobs：多类单标签数据集，为每个类分配一个或多个正太分布的点集
make_classification：多类单标签数据集，为每个类分配一个或多个正太分布的点集，提供了为数据添加噪声的方式，包括维度相关性，无效特征以及冗余特征等
make_gaussian-quantiles：将一个单高斯分布的点集划分为两个数量均等的点集，作为两类
make_hastie-10-2：产生一个相似的二元分类数据集，有10个维度
make_circle和make_moom产生二维二元分类数据集来测试某些算法的性能，可以为数据集添加噪声，可以为二元分类器产生一些球形判决界面的数据
#生成多类单标签数据集
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs
center=[[1,1],[-1,-1],[1,-1]]
cluster_std=0.3
X,labels=make_blobs(n_samples=200,centers=center,n_features=2,cluster_std=cluster_std,random_state=0)
print('X.shape',X.shape)
print("labels",set(labels))unique_lables=set(labels)
colors=plt.cm.Spectral(np.linspace(0,1,len(unique_lables)))
for k,col in zip(unique_lables,colors):x_k=X[labels==k]plt.plot(x_k[:,0],x_k[:,1],'o',markerfacecolor=col,markeredgecolor="k",markersize=14)
plt.title('data by make_blob()')
plt.show()#生成用于分类的数据集
from sklearn.datasets.samples_generator import make_classification
X,labels=make_classification(n_samples=200,n_features=2,n_redundant=0,n_informative=2,random_state=1,n_clusters_per_class=2)
rng=np.random.RandomState(2)
X+=2*rng.uniform(size=X.shape)unique_lables=set(labels)
colors=plt.cm.Spectral(np.linspace(0,1,len(unique_lables)))
for k,col in zip(unique_lables,colors):x_k=X[labels==k]plt.plot(x_k[:,0],x_k[:,1],'o',markerfacecolor=col,markeredgecolor="k",markersize=14)
plt.title('data by make_classification()')
plt.show()#生成球形判决界面的数据
from sklearn.datasets.samples_generator import make_circles
X,labels=make_circles(n_samples=200,noise=0.2,factor=0.2,random_state=1)
print("X.shape:",X.shape)
print("labels:",set(labels))unique_lables=set(labels)
colors=plt.cm.Spectral(np.linspace(0,1,len(unique_lables)))
for k,col in zip(unique_lables,colors):x_k=X[labels==k]plt.plot(x_k[:,0],x_k[:,1],'o',markerfacecolor=col,markeredgecolor="k",markersize=14)
plt.title('data by make_moons()')
plt.show()单标签
make_blobs 产生多类数据集，对每个类的中心和标准差有很好的控制
输入参数：
sklearn.datasets.samples_generator.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)
| 参数 | 类型 | 默认 | 说明 |
|---|---|---|---|
| n_samples | int类型 | 可选参数 (default=100) | 总的点数，平均的分到每个clusters中。 |
| n_features | int类型 | 可选参数 (default=2) | 每个样本的特征维度。 |
| centers | int类型 or 聚类中心坐标元组构成的数组类型 | 可选参数(default=3) | 产生的中心点的数量, or 固定中心点位置。 |
| cluster_std | float or floats序列 | 可选参数 (default=1.0) | clusters的标准差。 |
| center_box | 一对floats (min, max) | 可选参数 (default=(-10.0, 10.0)) | 随机产生数据的时候，每个cluster中心的边界。 |
| shuffle | boolean | 可选参数 (default=True) | 打乱样本。 |
| random_state | int, RandomState对象 or None | 可选参数 (default=None) | 如果是int,random_state作为随机数产生器的seed; 如果是RandomState对象, random_state是随机数产生器; 如果是None, RandomState 对象是随机数产生器通过np.random. |
返回的是：
X：[n_samples,n_features]大小的特征矩阵 y: [n_samples]大小的标签数据矩阵，对应特征矩阵的每一行 例子：
- 例子：
产生两类样本点，两个聚类中心，坐标是(-3, -3)和(3, 3); 方差是0.5和0.7; 样本点有1000个，每个点维度是2维
from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs
centers = [(-3, -3),(3, 3)]
cluster_std = [0.5,0.7]
X,y = make_blobs(n_samples=1000, centers=centers,n_features=2, random_state=0, cluster_std=cluster_std)%matplotlib inline
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('ggplot')
plt.figure(figsize=(20,5));
plt.subplot(1, 2, 1 );
plt.scatter(X[:,0] , X[:,1], c = y, alpha = 0.7);
plt.subplot(1, 2, 2);
plt.hist(y)
plt.show()产生3类样本点，3个距离中心，方差分别是0.5，0.7，0.5，样本点2000个
from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs
centers = [(-3, -3),(0,0),(3, 3)]
cluster_std = [0.5,0.7,0.5]
X,y = make_blobs(n_samples=2000, centers=centers,n_features=2, random_state=0, cluster_std=cluster_std)%matplotlib inline
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('ggplot')
plt.figure(figsize=(20,5));
plt.subplot(1, 2, 1 );
plt.scatter(X[:,0] , X[:,1], c = y, alpha = 0.7);
plt.subplot(1, 2, 2);
plt.hist(y)
plt.show()make_classification:可以在模拟数据中添加噪声
输入参数：
sklearn.datasets.samples_generator.make_classification(n_samples=100, n_features=20, n_informative=2, n_redundant=2, n_repeated=0, n_classes=2, n_clusters_per_class=2, weights=None, flip_y=0.01, class_sep=1.0, hypercube=True, shift=0.0, scale=1.0, shuffle=True, random_state=None)
| 参数 | 类型 | 默认 | 说明 |
|---|---|---|---|
| n_samples | int类型 | 可选 (default=100) | 样本数量. |
| n_features | int | 可选 (default=20) | 总的特征数量,是从有信息的数据点，冗余数据点，重复数据点，和特征点-有信息的点-冗余的点-重复点中随机选择的。 |
| n_informative | int | optional (default=2) | informative features数量 |
| n_redundant | int | optional (default=2) | redundant features数量 |
| n_repeated | int | optional (default=0) | duplicated features数量 |
| n_classes | int | optional (default=2) | 类别或者标签数量 |
| n_clusters_per_class | int | optional (default=2) | 每个class中cluster数量 |
| weights | floats列表 or None | (default=None) | 每个类的权重，用于分配样本点 |
| flip_y | float | optional (default=0.01) | 随机交换样本的一段 |
| class_sep | float | optional (default=1.0) | The factor multiplying the hypercube dimension. |
| hypercube | boolean | optional (default=True) | If True the clusters are put on the vertices of a hypercube. If False,the clusters are put on the vertices of a random polytope. |
| shift | float,array of shape [n_features] or None | optional (default=0.0) | Shift features by the specified value. If None,then features are shifted by a random value drawn in [-class_sep,class_sep]. |
| scale | float array of shape [n_features] or None | optional (default=1.0) | Multiply features by the specified value. If None,then features are scaled by a random value drawn in [1,100]. Note that scaling happens after shifting. |
| shuffle | boolean | optional (default=True) | Shuffle the samples and the features. |
| random_state | int,RandomState instance or None | optional (default=None) | If int,random_state is the seed used by the random number generator; If RandomState instance,random_state is the random number generator; If None,the random number generator is the RandomState instance used by np.random. |
返回的是：
X : array of shape [n_samples, n_features]； 特征矩阵 y : array of shape [n_samples]：矩阵每一行的整数类型标签
例子：
from sklearn.datasets.samples_generator import make_classification
X,y = make_classification(n_samples=2000, n_features=10, n_informative=4, n_classes=4, random_state=0)%matplotlib inline
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('ggplot')
plt.figure(figsize=(20,5));
plt.subplot(1, 2, 1 );
plt.scatter(X[:,0] , X[:,1], c = y, alpha = 0.7);
plt.subplot(1, 2, 2);
plt.hist(y)
plt.show()make_gaussian_quantiles 产生高斯分布
输入参数：
sklearn.datasets.samples_generator.make_gaussian_quantiles(mean=None, cov=1.0, n_samples=100, n_features=2, n_classes=3, shuffle=True, random_state=None)
| 参数 | 类型 | 默认 | 说明 |
|---|---|---|---|
| mean | array of shape [n_features] | optional (default=None) | The mean of the multi-dimensional normal distribution. If None then use the origin (0, 0, …). |
| cov | float | optional (default=1.) | The covariance matrix will be this value times the unit matrix. This dataset only produces symmetric normal distributions. |
| n_samples | int | optional (default=100) | The total number of points equally divided among classes. |
| n_features | int | optional (default=2) | The number of features for each sample. |
| n_classes | int | optional (default=3) | The number of classes |
| shuffle | boolean | optional (default=True) | Shuffle the samples. |
| random_state | int, RandomState instance or None | optional (default=None) | If int, random_state is the seed used by the random number generator; If RandomState instance, random_state is the random number generator; If None, the random number generator is the RandomState instance used by np.random. |
from sklearn.datasets.samples_generator import make_gaussian_quantiles
X,y = make_gaussian_quantiles(mean=(1,1), cov=1.0, n_samples=1000, n_features=2, n_classes=2, shuffle=True, random_state=None)%matplotlib inline
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('ggplot')
plt.figure(figsize=(20,5));
plt.subplot(1, 2, 1 );
plt.scatter(X[:,0] , X[:,1], c = y, alpha = 0.7);
plt.subplot(1, 2, 2);
plt.hist(y)
plt.show()make_hastie_10_2
产生用于二分类的数据。Hastie et al. 2009
输入参数：
| 参数 | 类型 | 默认 | 说明 |
|---|---|---|---|
| n_samples | int | optional (default=12000) | The number of samples. |
| random_state | int, RandomState instance or None | optional (default=None) | If int, random_state is the seed used by the random number generator; If RandomState instance, random_state is the random number generator; If None, the random number generator is the RandomState instance used by np.random. |
输出：
X : array of shape [n_samples, 10] 特征矩阵。 y : array of shape [n_samples]，对应特征矩阵每一个行的真实值。
from sklearn.datasets.samples_generator import make_hastie_10_2
X,y = make_hastie_10_2(n_samples=1000, random_state=None)%matplotlib inline
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('ggplot')
plt.figure(figsize=(20,5));
plt.subplot(1, 2, 1 );
plt.scatter(X[:,0] , X[:,1], c = y, alpha = 0.7);
plt.subplot(1, 2, 2);
plt.hist(y)
plt.show()
参考链接：https://www.cnblogs.com/nolonely/p/6980160.html
