Python | Создайте тестовые наборы данных с помощью Sklearn
Опубликовано: 25 Июля, 2021
Библиотека Python Sklearn предоставляет отличный генератор образцов данных, который поможет вам создать свой собственный набор данных. Это быстро и очень просто в использовании. Ниже приведены типы образцов, которые он предоставляет.
Для всех вышеперечисленных методов вам необходимо импортировать sklearn.datasets.samples_generator .
Python3
# importing librariesfrom sklearn.datasets import make_blobs# matplotlib for plotingfrom matplotlib import pyplot as pltfrom matplotlib import style |
sklearn.datasets.make_blobs
Python3
# Creating Test DataSets using sklearn.datasets.make_blobsfrom sklearn.datasets import make_blobsfrom matplotlib import pyplot as pltfrom matplotlib import stylestyle.use( "fivethirtyeight" )X, y = make_blobs(n_samples = 100 , centers = 3 , cluster_std = 1 , n_features = 2 )plt.scatter(X[:, 0 ], X[:, 1 ], s = 40 , color = 'g' )plt.xlabel( "X" )plt.ylabel( "Y" )plt.show()plt.clf() |
Выход:
make_blobs с 3 центрами
sklearn.datasets.make_moon
Python3
# Creating Test DataSets using sklearn.datasets.make_moonfrom sklearn.datasets import make_moonfrom matplotlib import pyplot as pltfrom matplotlib import styleX, y = make_moons(n_samples = 1000 , noise = 0.1 )plt.scatter(X[:, 0 ], X[:, 1 ], s = 40 , color = 'g' )plt.xlabel( "X" )plt.ylabel( "Y" )plt.show()plt.clf() |
Выход:
make_moons с 1000 точками данных
sklearn.datasets.make_circle
Python3
# Creating Test DataSets using sklearn.datasets.make_circlesfrom sklearn.datasets import make_circlesfrom matplotlib import pyplot as pltfrom matplotlib import stylestyle.use( "fivethirtyeight" )X, y = make_circles(n_samples = 100 , noise = 0.02 )plt.scatter(X[:, 0 ], X[:, 1 ], s = 40 , color = 'g' )plt.xlabel( "X" )plt.ylabel( "Y" )plt.show()plt.clf() |
Выход:
сделать _circle со 100 точками данных