这篇文章给大家分享的是有关sklearn中make_blobs怎么用的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,一起跟随小编过来看看吧。sklearn中的make_blobs函数主要是为了生成数据集的,具体如下:1.调用make_bl
这篇文章给大家分享的是有关sklearn中make_blobs怎么用的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,一起跟随小编过来看看吧。
sklearn中的make_blobs函数主要是为了生成数据集的,具体如下:
from sklearn.datasets import make_blobs
data, label = make_blobs(n_features=2, n_samples=100, centers=3, random_state=3, cluster_std=[0.8, 2, 5])
n_features
表示每一个样本有多少特征值
n_samples
表示样本的个数
centers
是聚类中心点的个数,可以理解为label的种类数
random_state
是随机种子,可以固定生成的数据
cluster_std
设置每个类别的方差
下面举例说明:
'''创建训练的数据集'''from sklearn.datasets import make_blobsdata, label = make_blobs(n_features=2, n_samples=100, centers=2, random_state=2019, cluster_std=[0.6,0.7] )
看看生成的数据集:
data
有2个特征(n_features=2
),样本个数是100(n_samples=100)
再看看生成的label:
label只有0或者1(centers=2),维度是100
random_state
给定数值后,每次生成的数据集就是固定的,方便后期复现,默认的是每次随机生成,要注意一下!!
好了,这样我们就拥有了一个自己想要的数据集,然后就可以开始后续的一些工作了!!!!
感谢各位的阅读!关于“sklearn中make_blobs怎么用”这篇文章就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,让大家可以学到更多知识,如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到吧!
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本文标题: sklearn中make_blobs怎么用
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