shap.datasets.linnerud

shap.datasets.linnerud(n_points=None)[源代码]

返回一个方便的多目标回归包中的Linnerud数据集。

参数:

n_pointsint, 可选: 要包含的数据点数量。默认值为 None，即包含所有数据点。

返回:

包含特征矩阵和目标变量的 pandas DataFrame 元组。

注释

Linnerud数据集包含20名个体的生理和运动数据。
功能矩阵包括三个练习变量：Chins、Situps、Jumps。
目标变量包括三种生理测量：体重、腰围、脉搏。

更多详情: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.datasets.load_linnerud.html

示例

要获取特征矩阵和目标变量:

features, targets = shap.datasets.linnerud()

获取数据子集:

subset_features, subset_targets = shap.datasets.linnerud(n_points=100)