如何使用 Python Scikit-learn 创建样本数据集？

在本教程中，我们将学习如何使用 Python Scikit-learn 创建样本数据集。

Scikit-learn 有各种内置数据集，我们可以轻松地将其用于我们的机器学习模型，但有时我们需要一些玩具数据集。为此，scikit-learn Python 库为我们提供了一个很棒的样本数据集生成器。

使用 Scikit-Learn 创建样本 Blob 数据集

要创建样本 Blob 数据集，我们需要导入sklearn.datsets.make_blobs，它非常快速且易于使用。

示例

在下面给出的示例中，让我们看看如何使用此库来创建样本 Blob 数据集。

# Importing libraries
from sklearn.datasets import make_blobs

# Matplotlib for plotting the dataset blobs
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import style

# Set the figure size
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

# Creating Blob Test Datasets using sklearn.datasets.make_blobs

style.use("Solarize_Light2")

X, y = make_blobs(n_samples = 500, centers = 3,
      cluster_std = 1, n_features = 2)

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], s = 20, color = 'red')
plt.xlabel("X-axis")
plt.ylabel("Y-axis")
plt.show()

输出

它将产生以下输出：

以上输出显示它从 500 个样本中创建了 3 个 Blob。

使用 Scikit-Learn 创建样本月牙形数据集

要创建样本月牙形数据集，我们需要导入sklearn.datsets.male_moons，它非常快速且易于使用。

示例

在下面给出的示例中，让我们看看如何使用此库来创建样本月牙形数据集。

# Importing libraries
from sklearn.datasets import make_moons

# Matplotlib for plotting the moon dataset
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import style

# Set the figure size
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.16, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

# Creating Moon Test Datasets using sklearn.datasets.make_moon
style.use("fivethirtyeight")
X, y = make_moons(n_samples = 1500, noise = 0.1)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], s = 15, color ='red')
plt.xlabel("X-axis")
plt.ylabel("Y-axis")
plt.show()

输出

它将产生以下输出

使用 Scikit-Learn 创建样本圆形数据集

要创建样本圆形数据集，我们需要导入 sklearn.datsets.make_circles，它非常快速且易于使用。

示例

在下面给出的示例中，让我们看看如何使用此库来创建样本圆形数据集。

# Importing libraries
from sklearn.datasets import make_circles

# Matplotlib for plotting the circle dataset
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import style

# Set the figure size
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.16, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

# Creating the circle Test Datasets using sklearn.datasets.make_circles
style.use("ggplot")
X, y = make_circles(n_samples = 500, noise = 0.02)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], s = 20, color ='red')
plt.xlabel("X-axis")
plt.ylabel("Y-axis")
plt.show()

输出

它将产生以下输出：

Gaurav Leekha

更新于： 2022年10月4日

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