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sklearn中make_blobs的用法详情

发布时间:2022-1-15 13:58 作者:还没想好116 

这篇文章主要介绍了sklearn中make_blobs的用法详情,sklearn中的make_blobs函数主要是为了生成数据集的,下面文章的学习内容,需要的小伙伴可以参考一下

sklearn中的make_blobs函数主要是为了生成数据集的,具体如下:

1.调用make_blobs

from sklearn.datasets import make_blobs

2.make_blobs的用法

data, label = make_blobs(n_features=2, n_samples=100, centers=3, random_state=3, cluster_std=[0.8, 2, 5])

下面举例说明:

'''创建训练的数据集'''
from sklearn.datasets import make_blobs
data, label = make_blobs(n_features=2, n_samples=100, centers=2, random_state=2019, cluster_std=[0.6,0.7] )

看看生成的数据集:

data有2个特征(n_features=2),样本个数是100(n_samples=100)

在这里插入图片描述

再看看生成的label:

label只有0或者1(centers=2),维度是100

在这里插入图片描述

random_state给定数值后,每次生成的数据集就是固定的,方便后期复现,默认的是每次随机生成,要注意一下!!

好了,这样我们就拥有了一个自己想要的数据集,然后就可以开始后续的一些工作了!!!!

到此这篇关于sklearnmake_blobs的用法详情的文章就介绍到这了,更多相关sklearnmake_blobs的用法内容请搜索猪先飞以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持猪先飞!

原文出处:https://blog.csdn.net/weixin_44177568/article/details/102213

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