【ML】机器学习数据集:sklearn中分类数据集介绍
在机器学习的教程中,我们会看到很多的demo,这些demo都是基于python中自带的数据集。今天我们将介绍sklearn中几个常用的分类预测数据集。本教程使用的sklearn版本是1.0.2。1.乳腺癌分类数据集(二分类)数据集加载代码:from sklearn.datasets import l...
【ML】机器学习数据集:sklearn中回归数据集介绍
在机器学习的教程中,我们会看到很多的demo,这些demo都是基于python中自带的数据集。今天我们将介绍三个用于回归预测的数据集。1. Boston房价预测数据集该数据集将在scikit-learn 1.2版本移除,也就是说,scikit-learn1.2版本及以后,该数据集将不存在,且用且珍惜...
机器学习:sklearn数据集简介
算法分类监督学习 特征值 + 目标值 -分类 目标值是离散数据 -回归 目标值是连续数据 无监督学习 只有特征值 -聚类数据集数据-训练集 80% 70% 75%-测试集 20% 30% 25%数据拆分:sklearn.model_selection.train_test_splitsklearn数...
【人工智能】机器学习之使用Python生成ID3决策树及使用sklearn的决策树算法对葡萄酒数据集进行分类
❤❤❤ID3算法✅✅决策树的思想:给定一个集合,其中的每个样本由若干属性表示,决策树通过贪心的策略不断挑选最优的属性。常见的决策树算法有ID3,C4.5,CART算法等。ID3算法: baseEntropy = self.calcShannonEnt(dataset) # 基础熵 num = len...
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