make_hastie_10_2#

sklearn.datasets.make_hastie_10_2(n_samples=12000, *, random_state=None)#

生成用于Hastie等人在2009年提出的二分类数据，示例10.2。

十个特征是标准独立高斯分布，目标 y 定义如下:

y[i] = 1 if np.sum(X[i] ** 2) > 9.34 else -1

更多信息请参阅 用户指南 。

Parameters:
n_samplesint, default=12000

样本数量。

random_stateint, RandomState实例或None, default=None

确定用于创建数据集的随机数生成。为多个函数调用传递一个int以获得可重复的输出。 请参阅 术语表 。

Returns:
Xndarray of shape (n_samples, 10)

输入样本。

yndarray of shape (n_samples,)

输出值。

See also

make_gaussian_quantiles

此数据集方法的泛化。

References

[1]

T. Hastie, R. Tibshirani and J. Friedman, “Elements of Statistical Learning Ed. 2”, Springer, 2009.

Examples

>>> from sklearn.datasets import make_hastie_10_2
>>> X, y = make_hastie_10_2(n_samples=24000, random_state=42)
>>> X.shape
(24000, 10)
>>> y.shape
(24000,)
>>> list(y[:5])
[-1.0, 1.0, -1.0, 1.0, -1.0]
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