4，数据的获取

sklearn 数据集一览

自带的小数据集：

鸢尾花数据集：load_iris() 可用于分类 和 聚类

乳腺癌数据集：load_breast_cancer() 可用于分类

手写数字数据集：load_digits() 可用于分类

糖尿病数据集：load_diabetes() 可用于分类

波士顿房价数据集：load_boston() 可用于回归

体能训练数据集： load_linnerud() 可用于回归

图像数据集： load_sample_image(name)

计算机生成的数据集：

make_blobs 可用于聚类和分类

make_classification 可用于分类

make_circles 可用于分类

make_moons 可用于分类

make_multilabel_classification 可用于多标签分类

make_regression 可用于回归

一，自带的小数据集

二，计算机生成的数据集

使用计算机生成数据集的优点：

非常灵活：可以控制样本数量，特征数量，类别数量，问题难易程度等等。

无穷无尽：妈妈再也不用担心我没有数据集了。

可以在学习其他机器学习模块如tensorflow时使用sklearn的数据集

Python与算法之美

(Python_Ai_Road)