load_linnerud

sklearn.datasets.load_linnerud(*, return_X_y=False, as_frame=False)

加载并返回物理锻炼Linnerud数据集。

该数据集适用于多输出回归任务。

更多信息请参阅 用户指南 。

Parameters:

return_X_ybool, 默认=False

如果为True，返回 (data, target) 而不是Bunch对象。 有关 data 和 target 对象的更多信息，请参见下文。

Added in version 0.18.

as_framebool, 默认=False

如果为True，数据是一个包含适当数据类型（数值、字符串或分类）列的pandas DataFrame。目标是一个pandas DataFrame或Series，取决于目标列的数量。如果 return_X_y 为True，则 ( data , target ) 将是如下面所述的pandas DataFrame或Series。

Added in version 0.23.

Returns:

dataBunch

字典类对象，具有以下属性。

data{ndarray, dataframe} 形状为 (20, 3)

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

target: {ndarray, dataframe} 形状为 (20, 3)

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

feature_names: list

数据集列的名称。

target_names: list

目标列的名称。

frame: DataFrame 形状为 (20, 6)

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

Added in version 0.23.

DESCR: str

数据集的完整描述。

data_filename: str

数据位置的路径。

target_filename: str

目标位置的路径。

Added in version 0.20.

(data, target)如果 return_X_y 为True，返回一个元组

返回两个ndarray或dataframe的元组，形状为 (20, 3) 。每一行代表一个样本，每一列代表 X 中的特征和 y 中的目标。

Added in version 0.18.

Examples

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