sklearn读取html,sklearn数据库【老鱼学sklearn】(示例代码)

在做机器学习时需要有数据进行训练&＃xff0c;幸好sklearn提供了很多已经标注好的数据集供我们进行训练。

本节就来看看sklearn提供了哪些可供训练的数据集。

房价数据

from sklearn.datasets import load_boston

boston &＃61; load_boston()

print(boston.data.shape)

这个数据集的shape为&＃xff1a;

(506, 13)

也就是506行&＃xff0c;13列&＃xff0c;这里13列就是影响房价的13个属性&＃xff0c;具体是哪些属性可以通过如下代码打印出来&＃xff1a;

print(boston.feature_names)

输出为&＃xff1a;

[\&＃39;CRIM\&＃39; \&＃39;ZN\&＃39; \&＃39;INDUS\&＃39; \&＃39;CHAS\&＃39; \&＃39;NOX\&＃39; \&＃39;RM\&＃39; \&＃39;AGE\&＃39; \&＃39;DIS\&＃39; \&＃39;RAD\&＃39; \&＃39;TAX\&＃39; \&＃39;PTRATIO\&＃39;

\&＃39;B\&＃39; \&＃39;LSTAT\&＃39;]

具体代表啥意思&＃xff0c;要么自己猜&＃xff0c;要么上网查吧&＃xff0c;我不一一去解释了&＃xff0c;我猜几个&＃xff1a;RM:room数&＃xff0c;也就是户型中的几房&＃xff0c;AGE:age(房龄)&＃xff0c;不知道猜得对不对&＃xff0c;大家自己去实践就是了。

你说我咋知道这个数据集中有feature_names属性&＃xff0c;我也不知道&＃xff0c;我只是把上面的boston整个打印出来看到其中有这个属性的。

预测房价案例

from sklearn.datasets import load_boston

from sklearn.linear_model import LinearRegression

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载房价数据

boston &＃61; load_boston()

data_X &＃61; boston.data

data_y &＃61; boston.target

# 拆分训练集和测试集

X_train, X_test, y_train, y_test &＃61; train_test_split(data_X, data_y, test_size&＃61;0.3)

# 创建线性回归模型

model &＃61; LinearRegression()

# 训练模型

model.fit(X_train, y_train)

# 打印出预测的前5条房价数据

print("预测的前5条房价数据:")

print(model.predict(X_test)[:5])

# 打印出测试集中实际房价前5条数据

print("测试集中实际房价前5条数据:")

print(y_test[:5])

输出&＃xff1a;

预测的前5条房价数据:

[ 17.44807408 27.78251433 18.8344117 17.85437188 34.47632703]

测试集中实际房价前5条数据:

[ 14.3 22.3 22.6 20.6 34.9]

以这个结果集中第一条数据为例&＃xff0c;我们预测出某房子的价格是17.4万&＃xff0c;而实际价格是14.3万。

不过说实话&＃xff0c;上面的房价数据只能用于测试算法&＃xff0c;我们真要预测房价的话&＃xff0c;原始数据的获得没有那么全和规整&＃xff0c;因此&＃xff0c;在机器学习中&＃xff0c;收集数据并清洗也是一个很重要的工作&＃xff0c;脏活累活也必须得干&＃xff0c;光有算法没啥用。

花的数据前面一个博文已经讲过了&＃xff0c;这里就不再重复了。

手写数字识别数据

创建样本数据

也可以生成一些虚拟的数据&＃xff0c;这些是位于官网的API文档中Samples generator一节&＃xff1a;

案例源代码为&＃xff1a;

from sklearn.datasets import make_regression

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建100个样本&＃xff0c;1个属性值的数据&＃xff0c;输出一个目标值&＃xff0c;同时也设置了噪音

X, y &＃61; make_regression(n_samples&＃61;100, n_features&＃61;1, n_targets&＃61;1, noise&＃61;10)

print(X.shape)

print(y.shape)

# 对X,y画散点图&＃xff0c;看看长啥模样的

plt.scatter(X, y)

plt.show()

输出的数据为&＃xff1a;

(100, 1)

(100,)

也就是X值中有100行1列&＃xff0c;y值是100行的值。

输出的图形为&＃xff1a;

看起来接近一条直线。