如何创建 scikit 学习数据集?
How to create a scikit learn dataset?
我有一个数组,其中第一列是 类(整数形式),其余列是特征。
SG 喜欢这样
1,0,34,23,2
0,0,21,11,0
3,11,2,11,1
我怎样才能把它变成一个 scikit 兼容的数据集,这样我就可以像这样调用 sg
我的数据集 = datasets.load_mydataset()?
您可以简单地使用 pandas。例如如果您已将数据集复制到 dataset.csv 文件。只需适当地标记 csv 文件中的列。
In [1]: import pandas as pd
In [2]: df = pd.read_csv('temp.csv')
In [3]: df
Out[3]:
Label f1 f2 f3 f4
0 1 0 34 23 2
1 0 0 21 11 0
2 3 11 2 11 1
In [4]: y_train= df['Label']
In [5]: x_train = df.drop('Label', axis=1)
In [6]: x_train
Out[6]:
f1 f2 f3 f4
0 0 34 23 2
1 0 21 11 0
2 11 2 11 1
In [7]: y_train
Out[7]:
0 1
1 0
2 3
我有一个数组,其中第一列是 类(整数形式),其余列是特征。
SG 喜欢这样
1,0,34,23,2
0,0,21,11,0
3,11,2,11,1
我怎样才能把它变成一个 scikit 兼容的数据集,这样我就可以像这样调用 sg 我的数据集 = datasets.load_mydataset()?
您可以简单地使用 pandas。例如如果您已将数据集复制到 dataset.csv 文件。只需适当地标记 csv 文件中的列。
In [1]: import pandas as pd
In [2]: df = pd.read_csv('temp.csv')
In [3]: df
Out[3]:
Label f1 f2 f3 f4
0 1 0 34 23 2
1 0 0 21 11 0
2 3 11 2 11 1
In [4]: y_train= df['Label']
In [5]: x_train = df.drop('Label', axis=1)
In [6]: x_train
Out[6]:
f1 f2 f3 f4
0 0 34 23 2
1 0 21 11 0
2 11 2 11 1
In [7]: y_train
Out[7]:
0 1
1 0
2 3