1可用数据集
公司内部 eg:百度
数据接口 花钱
数据集
学习阶段可用的数据集：
- sklearn:数据量小，方便学习
- kaggle：80万科学数据，真实数据，数据量大
- UCI：收录了360个数据集，覆盖科学、生活、经济等领域，数据量几十万
Kaggle网址：http://www.kaggle.com/datasets
UCI网址：http://archive.ics.uci.edu/ml/
scikit-learn网址：http://scikit-learn.org/stable/datasets/index.html
2scikit-learn工具介绍
- Python语言的机器学习工具
- Scikit-learn包括许多知名的机器学习算法的实现
- Scikit-learn文档完善，容易上手，丰富的API
- 目前稳定版本0.19.1
2.1安装
pip3 install Scikit-learn==0.19.1
安装好之后可以通过以下命令查看是否安装成功
import sklearn
注：安装scikit-learn需要Numpy，Scipy等库
2.2sklearn数据集
scikit-learn数据集API介绍：
- 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/
sklearn小数据集：
- sklearn.datasets.load_iris()
-加载并返回鸢尾花数据集
| 名称 | 数量 |
|---|---|
| 类别 | 3 |
| 特征 | 4 |
| 样本数量 | 150 |
| 每个类别数量 | 50 |
- sklearn.datasets.load_boston()
-加载并返回波士顿房价数据集
| 名称 | 数量 |
|---|---|
| 目标类别 | 5-50 |
| 特征 | 13 |
| 样本数量 | 506 |
sklearn大数据集：
- 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”
sklearn数据集的使用：
- 以鸢尾花数据集为例：
sklearn数据集返回值介绍： - 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
- otarget_names:标签名
from sklearn.datasets import load_iris
#获取鸢尾花数据集
iris = load_iris()
print("鸢尾花数据集的返回值:\n", iris)
#返回值是一个继承自字典的Bench
print("鸢尾花的特征值:\n", iris ["data""])
print("鸢尾花的目标值:\n",iris.target)
print("鸢尾花特征的名字:\n", iris.feature_names)
print("鸢尾花目标值的名字: \n"，iris.target_names)
print("鸢尾花的描述:\in", iris.DESCR)
2.3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%
数据集划分api：
- sklearn.model_selection.train_test_split(arrays, "options)
- ×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 训练集特征值，测试集特征值，训练集目标值，测试集目标值
x_train,x_test, y_train,y_test
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
#数据集划分
x_train，x_test，y_train，y_test = train_test_split(iris.data，iris.target，test_size=0.2，random_state=22)
print("训练集的特征值:\n", x_train,x_train.shape)
