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. 详情请参阅数据集加载实用工具部分。

加载器

clear_data_home	删除数据主缓存的所有内容。
dump_svmlight_file	以 svmlight / libsvm 文件格式转储数据集。
fetch_20newsgroups	加载 20 newsgroups 数据集（分类）的文件名和数据。
fetch_20newsgroups_vectorized	加载和向量化 20 newsgroups 数据集（分类）。
fetch_california_housing	加载加州房价数据集（回归）。
fetch_covtype	加载 covertype 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 Labeled Faces in the Wild (LFW) 对数据集（分类）。
fetch_lfw_people	加载 Labeled Faces in the Wild (LFW) 人物数据集（分类）。
fetch_olivetti_faces	从 AT&T 加载 Olivetti faces 数据集（分类）。
fetch_openml	按名称或数据集 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的加载器。
get_data_home	返回 scikit-learn 数据目录的路径。
load_breast_cancer	加载并返回乳腺癌威斯康星数据集（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	加载子文件夹名称为类别的文本文件。
load_iris	加载并返回鸢尾花数据集（分类）。
load_linnerud	加载并返回体育锻炼 Linnerud 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	将 svmlight / libsvm 格式的数据集加载到稀疏 CSR 矩阵中。
load_svmlight_files	从 SVMlight 格式的多个文件加载数据集。
load_wine	加载并返回葡萄酒数据集（分类）。

样本生成器

make_biclusters	为双聚类生成常量块对角结构数组。
make_blobs	生成用于聚类的各向同性高斯斑点。
make_checkerboard	为双聚类生成具有块棋盘结构的数组。
make_circles	在 2d 中创建一个包含较小圆圈的大圆圈。
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 et al. 2009, Example 10.2 中使用的二元分类数据。
make_low_rank_matrix	生成一个带有钟形奇异值的低秩矩阵。
make_moons	创建两个交错的半圆。
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 S 曲线数据集。
make_sparse_coded_signal	生成作为字典元素的稀疏组合的信号。
make_sparse_spd_matrix	生成稀疏对称正定矩阵。
make_sparse_uncorrelated	生成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	生成瑞士卷数据集。