from sklearn.datasets import load_iris li = load_iris() print("数据集描述为:") print(li.DESCR) print("目标值为:") print(li.target) print("数据为:") print(li.data) print("特征描述名称为:") print(li.feature_names) print("目标描述名为:") print(li.target_names)
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups # 从网络获取大的数据集 news = fetch_20newsgroups(subset="all") print("打印所有获取的数据:") print(news.data)
from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据集 li = load_iris() # 将数据划分为训练集特征值,训练集目标值, 测试集特征值, 测试集目标值 train_data,test_data,train_target,test_target = train_test_split(li.data, li.target, test_size = 0.25) print("训练集特征值数据:") print(train_data) print("训练集目标值数据:") print(train_target) print("测试集特征值数据:") print(test_data) print("测试值目标值数据:") print(test_target)
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