学习目标

  • 目标
    • 知道数据集的分为训练集和测试集
    • 知道sklearn的分类、回归数据集
  • 应用
    • 无

拿到的数据是否全部都用来训练一个模型？

1、 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%

    API

  • sklearn.model_selection.train_test_split(_arrays, *_options)

    • x 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 ，测试集特征训练集特征值值，训练标签，测试标签(默认随机取)

结合后面的数据集作介绍

2、sklearn数据集介绍

2.1 API

  • 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/

        2.2分类和回归数据集

  • 分类数据集

image.png

  • 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”
  • 回归数据集

image.png

2.3 返回类型

  • 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
    • target_names：标签名