sklearn.datasets

加载常用数据集和生成人工数据的工具。

用户指南。更多详情请参见数据集加载工具部分。

加载器

clear_data_home	删除数据缓存目录中的所有内容。
dump_svmlight_file	将数据集以 svmlight/libsvm 文件格式转储。
fetch_20newsgroups	加载 20 个新闻组数据集（分类）的文件名和数据。
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) pairs 数据集（分类）。
fetch_lfw_people	加载 Labeled Faces in the Wild (LFW) people 数据集（分类）。
fetch_olivetti_faces	加载来自 AT&T 的 Olivetti 人脸数据集（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	加载 Phillips 等人提出的物种分布数据集。
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州乳腺癌数据集（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	加载类别作为子文件夹名称的文本文件。
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	加载用于图像处理的样本图像。
load_svmlight_file	将 svmlight/libsvm 格式的数据集加载到稀疏 CSR 矩阵中。
load_svmlight_files	从多个 SVMlight 格式的文件中加载数据集。
load_wine	加载并返回葡萄酒数据集（分类）。

样本生成器

make_biclusters	为双聚类生成一个常数块对角结构数组。
make_blobs	为聚类生成各向同性高斯混合数据。
make_checkerboard	为双聚类生成具有块棋盘结构的数组。
make_circles	在二维空间中创建一个包含较小圆的大圆。
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	生成各向同性高斯数据并根据分位数标记样本。
make_hastie_10_2	生成Hastie等人2009年例10.2中使用的二元分类数据。
make_low_rank_matrix	生成一个大部分低秩矩阵，其奇异值呈钟形分布。
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	生成一个S曲线数据集。
make_sparse_coded_signal	生成一个作为字典元素稀疏组合的信号。
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	生成一个随机的对称正定矩阵。
make_swiss_roll	生成一个瑞士卷数据集。