make_moons#

sklearn.datasets.make_moons(n_samples=100, *, shuffle=True, noise=None, random_state=None)[source]#

创建两个交错的半圆。

一个简单的玩具数据集，用于可视化聚类和分类算法。在用户指南中了解更多信息。

参数:
n_samplesint or tuple of shape (2,), dtype=int, default=100

如果是int类型，则表示生成的总点数。如果是包含两个元素的元组，则表示两个月形中的点数。

版本0.23中的更改： 添加了两个元素的元组。

shufflebool, default=True

是否打乱样本。

noisefloat, default=None

添加到数据的 Gaussian 噪声的标准差。

random_stateint, RandomState instance or None, default=None

确定用于数据集打乱和噪声的随机数生成。传递一个整数，以便在多次函数调用中获得可重现的输出。请参阅词汇表。

返回:
Xndarray of shape (n_samples, 2)

生成的样本。

yndarray of shape (n_samples,)

每个样本的类别成员资格的整数标签（0或1）。

示例

>>> from sklearn.datasets import make_moons
>>> X, y = make_moons(n_samples=200, noise=0.2, random_state=42)
>>> X.shape
(200, 2)
>>> y.shape
(200,)