数据集介绍与划分
学习目标
- 目标
- 知道数据集的分为训练集和测试集
- 知道sklearn的分类、回归数据集
- 应用
- 无
拿到的数据是否全部都用来训练一个模型?
1、 数据集的划分
机器学习一般的数据集会划分为两个部分:
- 训练数据:用于训练,构建模型
- 测试数据:在模型检验时使用,用于评估模型是否有效
划分比例:
- 训练集:70% 80% 75%
- 测试集:30% 20% 30%
API
- sklearn.model_selection.train_test_split(arrays, *options)
- x 数据集的特征值
- y 数据集的标签值
- test_size 测试集的大小,一般为float
- random_state 随机数种子,不同的种子会造成不同的随机采样结果。相同的种子采样结果相同。
- return ,测试集特征训练集特征值值,训练标签,测试标签(默认随机取)
结合后面的数据集作介绍
2、sklearn数据集介绍
2.1 API
- sklearn.datasets
- 加载获取流行数据集
- datasets.load_*()
- 获取小规模数据集,数据包含在datasets里
- datasets.fetch_*(data_home=None)
- 获取大规模数据集,需要从网络上下载,函数的第一个参数是data_home,表示数据集下载的目录,默认是 ~/scikit_learn_data/
2.2分类和回归数据集
- 分类数据集
- sklearn.datasets.fetch_20newsgroups(data_home=None,subset=‘train’)
- subset: 'train'或者'test','all',可选,选择要加载的数据集.训练集的“训练”,测试集的“测试”,两者的“全部”
- 回归数据集
2.3 返回类型
- load和fetch返回的数据类型datasets.base.Bunch(字典格式)
- data:特征数据数组,是 [n_samples * n_features] 的二维 numpy.ndarray 数组
- target:标签数组,是 n_samples 的一维 numpy.ndarray 数组
- DESCR:数据描述
- feature_names:特征名,新闻数据,手写数字、回归数据集没有
- target_names:标签名