Python提供了一些内置的数据集来执行测试,类似于R语言中的内置数据集。这些数据集可以用于数据分析、机器学习、统计建模等领域的测试和实验。
以下是Python中一些常用的内置数据集:
- iris数据集:iris数据集是一个经典的分类问题数据集,包含了150个样本,每个样本有4个特征(花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度),并且分为3个类别(山鸢尾、变色鸢尾、维吉尼亚鸢尾)。
- digits数据集:digits数据集是一个手写数字识别问题的数据集,包含了1797个样本,每个样本是一个8x8的灰度图像,表示了0到9这10个数字。
- wine数据集:wine数据集是一个用于分类问题的数据集,包含了178个样本,每个样本有13个特征(酒的化学成分),并且分为3个类别(红酒、白酒、其他)。
- boston房价数据集:boston数据集是一个用于回归问题的数据集,包含了506个样本,每个样本有13个特征(房屋及周边的属性),目标是预测房价。
这些内置数据集可以通过Python的相关库(如scikit-learn)进行加载和使用。对于数据分析、机器学习等任务,可以使用这些数据集进行模型训练、评估和调优。
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