sklearn.datasets

工具加载流行数据集和人工数据生成器。

User guide. See the 数据集加载工具 section for further details.

Loaders

clear_data_home	删除数据主目录缓存的所有内容。
dump_svmlight_file	将数据集以svmlight / libsvm文件格式转储。
fetch_20newsgroups	加载20个新闻组数据集的文件名和数据（分类）。
fetch_20newsgroups_vectorized	加载并向量化20个新闻组数据集（分类）。
fetch_california_housing	加载加利福尼亚住房数据集（回归）。
fetch_covtype	加载covertype数据集（分类）。
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)人物数据集（分类）。
fetch_olivetti_faces	加载来自AT&T的Olivetti人脸数据集（分类）。
fetch_openml	从openml按名称或数据集ID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（2006年）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	加载带有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	加载并返回物理锻炼Linnerud数据集。
load_sample_image	加载单个样本图像的numpy数组。
load_sample_images	加载用于图像处理的示例图像。
load_svmlight_file	加载以svmlight / libsvm格式存储的数据集到稀疏CSR矩阵中。
load_svmlight_files	从多个文件加载数据集，文件格式为SVMlight格式。
load_wine	加载并返回葡萄酒数据集（分类）。

Sample generators

make_biclusters	生成一个用于双聚类的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	生成一个用于双聚类的块状棋盘结构的数组。
make_circles	创建一个包含较小圆的大圆在二维平面上。
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	生成各向同性高斯和按分位数标记的样本。
make_hastie_10_2	生成用于Hastie等人在2009年提出的二分类数据，示例10.2。
make_low_rank_matrix	生成一个主要为低秩矩阵，具有钟形奇异值。
make_moons	制作两个交错的半圆。
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形曲线数据集。
make_sparse_coded_signal	生成一个由字典元素稀疏组合而成的信号。
make_sparse_spd_matrix	生成一个稀疏的对称正定矩阵。
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。