加载 Linnerud 数据集

sklearn.datasets.load_linnerud(*, return_X_y=False, as_frame=False)

加载并返回 Linnerud 体能训练数据集。

此数据集适用于多输出回归任务。

样本总数	20
维度	3（数据和目标均为 3）
特征	整数
目标	整数

更多信息请参见 用户指南。

参数：

return_X_ybool, default=False

如果为 True，则返回 (data, target) 而不是 Bunch 对象。有关 data 和 target 对象的更多信息，请参见下文。

0.18 版本中新增。

as_frame布尔值，默认为 False

如果为 True，则数据为 pandas DataFrame，其中包含具有适当数据类型的列（数值型、字符串型或分类型）。目标是 pandas DataFrame 或 Series，具体取决于目标列的数量。如果 return_X_y 为 True，则 (data, target) 将为如下所述的 pandas DataFrame 或 Series。

0.23 版本中新增。

返回:

dataBunch

类似字典的对象，具有以下属性。

data形状为 (20, 3) 的 {ndarray, dataframe}

数据矩阵。如果 as_frame=True，data 将为 pandas DataFrame。

target: 形状为 (20, 3) 的 {ndarray, dataframe}

回归目标。如果 as_frame=True，target 将为 pandas DataFrame。

feature_names: 列表

数据集列的名称。

target_names: 列表

目标列的名称。

frame: 形状为 (20, 6) 的 DataFrame

仅在 as_frame=True 时出现。包含 data 和 target 的 DataFrame。

0.23 版本中新增。

DESCR: 字符串

数据集的完整描述。

data_filename: 字符串

数据所在位置的路径。

target_filename: 字符串

目标所在位置的路径。

0.20 版本中新增。

(data, target)如果 return_X_y 为 True，则为元组

返回两个形状为 (20, 3) 的 ndarray 或 dataframe 的元组。每一行代表一个样本，每一列代表 X 中的特征和给定样本的 y 中的目标。

0.18 版本中新增。

示例

>>> from sklearn.datasets import load_linnerud
>>> linnerud = load_linnerud()
>>> linnerud.data.shape
(20, 3)
>>> linnerud.target.shape
(20, 3)