生成S曲线数据集#
- sklearn.datasets.make_s_curve(n_samples=100, *, noise=0.0, random_state=None)[source]#
生成一个S曲线数据集。
更多信息请参考 用户指南。
- 参数：
- n_samplesint, default=100
S曲线上的样本点数。
- noise浮点数，默认值=0.0
高斯噪声的标准差。
- random_state整数，RandomState 实例或 None，默认值=None
决定数据集创建的随机数生成。传递一个整数可在多次函数调用中获得可重复的结果。参见 词汇表。
- 返回:
- X形状为 (n_samples, 3) 的 ndarray
点。
- t形状为 (n_samples,) 的 ndarray
根据流形中点的主要维度，样本的单变量位置。
示例
>>> from sklearn.datasets import make_s_curve >>> X, t = make_s_curve(noise=0.05, random_state=0) >>> X.shape (100, 3) >>> t.shape (100,)
