load_linnerud#

sklearn.datasets.load_linnerud(*, return_X_y=False, as_frame=False)[source]#

加载并返回体育锻炼 Linnerud 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（数据和目标都是）

特征值范围

整数

目标值

整数

在用户指南中了解更多信息。

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，请参阅下文。

版本 0.18 新增。

as_framebool, default=False

如果为 True，则数据是一个 pandas DataFrame，包括具有相应 dtype（数字、字符串或分类）的列。目标是一个 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) 将是如下所述的 pandas DataFrames 或 Series。

0.23 版本新增。

返回:
dataBunch

Dictionary-like object, with the following attributes.

data{ndarray, dataframe} of shape (20, 3)

数据矩阵。如果 as_frame=True，data 将是一个 pandas DataFrame。

target: {ndarray, dataframe} of shape (20, 3)

回归目标。如果 as_frame=True，则 target 将是一个 pandas DataFrame。

feature_names: list

数据集列的名称。

target_names: list

The names of the target columns.

frame: DataFrame of shape (20, 6)

仅当 as_frame=True 时存在。包含 data 和 target 的 DataFrame。

0.23 版本新增。

DESCR: str

The full description of the dataset.

data_filename: str

The path to the location of the data.

target_filename: str

目标位置的路径。

0.20 版本新增。

(data, target)tuple if return_X_y is True

返回一个包含两个 ndarray 或 dataframe 的元组，形状为 (20, 3)。每行代表一个样本，每列代表给定样本的 X 中的特征和 y 中的目标。

版本 0.18 新增。

示例

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