sklearn.datasets

用于加载常用数据集和人工数据生成器的实用工具。

用户指南。有关更多详细信息，请参阅数据集加载工具部分。

加载器

clear_data_home	删除数据主目录缓存中的所有内容。
dump_svmlight_file	以svmlight / libsvm文件格式转储数据集。
fetch_20newsgroups	从20个新闻组数据集加载文件名和数据（分类）。
fetch_20newsgroups_vectorized	加载并向量化20个新闻组数据集（分类）。
fetch_california_housing	加载加州住房数据集（回归）。
fetch_covtype	加载森林覆盖类型数据集（分类）。
fetch_file	如果本地文件夹中不存在，则从网络获取文件。
fetch_kddcup99	加载kddcup99数据集（分类）。
fetch_lfw_pairs	加载野外标记人脸(LFW)对数据集（分类）。
fetch_lfw_people	加载野外标记人脸(LFW)人物数据集（分类）。
fetch_olivetti_faces	从AT&T加载Olivetti人脸数据集（分类）。
fetch_openml	通过名称或数据集ID从openml获取数据集。
fetch_rcv1	加载RCV1多标签数据集（分类）。
fetch_species_distributions	用于加载Phillips等人提供的物种分布数据集。
get_data_home	返回scikit-learn数据目录的路径。
load_breast_cancer	加载并返回威斯康星乳腺癌数据集（分类）。
load_diabetes	加载并返回糖尿病数据集（回归）。
load_digits	加载并返回数字数据集（分类）。
load_files	加载以子文件夹名称作为类别的文本文件。
load_iris	加载并返回鸢尾花数据集（分类）。
load_linnerud	加载并返回Linnerud体育锻炼数据集。
load_sample_image	加载单个样本图像的numpy数组。
load_sample_images	加载用于图像操作的样本图像。
load_svmlight_file	以svmlight / libsvm格式加载数据集到稀疏CSR矩阵。
load_svmlight_files	从多个SVMlight格式文件中加载数据集。
load_wine	加载并返回葡萄酒数据集（分类）。

样本生成器

make_biclusters	生成用于双聚类的常数块对角结构数组。
make_blobs	生成用于聚类的各向同性高斯斑点。
make_checkerboard	生成用于双聚类的块棋盘格结构数组。
make_circles	在2D空间中生成一个包含小圆的大圆。
make_classification	生成一个随机的n类分类问题。
make_friedman1	生成“Friedman #1”回归问题。
make_friedman2	生成“Friedman #2”回归问题。
make_friedman3	生成“Friedman #3”回归问题。
make_gaussian_quantiles	生成各向同性高斯并按分位数标记样本。
make_hastie_10_2	生成Hastie等人在2009年《统计学习基础》中例10.2使用的二元分类数据。
make_low_rank_matrix	生成一个以钟形奇异值为主的低秩矩阵。
make_moons	生成两个交错的半圆。
make_multilabel_classification	生成一个随机的多标签分类问题。
make_regression	生成一个随机回归问题。
make_s_curve	生成一个S曲线数据集。
make_sparse_coded_signal	将信号生成为字典元素的稀疏组合。
make_sparse_spd_matrix	生成一个稀疏对称正定矩阵。
make_sparse_uncorrelated	生成一个具有稀疏不相关设计的随机回归问题。
make_spd_matrix	生成一个随机对称正定矩阵。
make_swiss_roll	生成一个瑞士卷数据集。