datasets数据集

谁借莪１个温暖的怀抱￠ 2022-12-08 05:15 263阅读 0赞

# datasets数据集 #

分享一些学习到的知识

sklearn的数据集库datasets提供很多不同的数据集，主要包含以下几大类：

1.  玩具数据集
2.  真实世界中的数据集
3.  样本生成器
4.  样本图片
5.  svmlight或libsvm格式的数据
6.  从openml.org下载的数据
7.  从外部加载的数据
    
    用的比较多的就是1和3，这里进行主要介绍，其他的会进行简单介绍，但是不建议使用。

## 玩具数据集 ##

scikit-learn 内置有一些小型标准数据集，不需要从某个外部网站下载任何文件，用datasets.load\_xx()加载。

##### (一) 波士顿房价 #####

统计了波士顿506处房屋的13种不同特征（ 包含城镇犯罪率、一氧化氮浓度、住宅平均房间数、到中心区域的加权距离以及自住房平均房价等 ）以及房屋的价格，适用于回归任务。

![img][]

from sklearn import datasets  # 导入库
    
    boston = datasets.load_boston()  # 导入波士顿房价数据
    print(boston.keys())  # 查看键(属性) ['data','target','feature_names','DESCR', 'filename'] 
    print(boston.data.shape,boston.target.shape)  # 查看数据的形状 (506, 13) (506,)
    print(boston.feature_names)  # 查看有哪些特征 这里共13种
    print(boston.DESCR)  # described 描述这个数据集的信息 
    print(boston.filename)  # 文件路径

##### (二) 鸢尾花 #####

这个数据集包含了150个鸢尾花样本，对应3种鸢尾花，各50个样本，以及它们各自对应的4种关于花外形的数据 ，适用于分类任务。

from sklearn import datasets  # 导入库
    
    iris = datasets.load_iris()  # 导入鸢尾花数据
    print(iris.data.shape,iris.target.shape)  # (150, 4) (150,)
    print(iris.feature_names)  # [花萼长，花萼宽，花瓣长，花瓣宽]

还可以在sklearn\\datasets\_base.py文件中查看信息：3类，每类50个，共150个样本，维度（特征）为4，特征的数值是真实的，并且都是正数。

![image-20200130230510572][]

其他数据集大同小异，节省大家时间，下面只做简单介绍。

##### (三) 糖尿病 #####

主要包括442个实例，每个实例10个属性值，分别是：Age(年龄)、性别(Sex)、Body mass index(体质指数)、Average Blood Pressure(平均血压)、S1~S6一年后疾病级数指标，Target为一年后患疾病的定量指标， 适用于回归任务。

from sklearn import datasets  # 导入库
    
    diabetes = datasets.load_diabetes()  # 导入糖尿病数据

##### (四) 手写数字 #####

共有1797个样本，每个样本有64的元素，对应到一个8x8像素点组成的矩阵，每一个值是其灰度值， target值是0-9，适用于分类任务。

from sklearn import datasets  # 导入库
    
    digits = datasets.load_digits()  # 导入手写数字数据

##### (五) 体能训练 #####

兰纳胡德提供的体能训练数据，data和target都是20x3，data的特征包括Chins, Situps and Jumps.(引体向上 仰卧起坐 跳跃)，target的三维分别是Weight, Waist and Pulse.(体重 腰围 脉搏)，适用于回归问题，用的少。

##### (六) 红酒 #####

共178个样本，代表了红酒的三个档次（分别有59，71，48个样本），以及与之对应的13维的属性数据，适用于分类任务。

from sklearn import datasets  # 导入库
    
    wine = datasets.load_wine()  # 导入红酒数据

##### (七) 威斯康辛州乳腺癌 #####

包含了威斯康辛州记录的569个病人的乳腺癌恶性/良性（1/0）类别型数据，以及与之对应的30个维度的生理指标数据，适用于二分类问题。

from sklearn import datasets  # 导入库
    
    cancer = datasets.load_breast_cancer()  # 导入乳腺癌数据

## 真实世界中的数据集 ##

scikit-learn 提供加载较大数据集的工具，并在必要时可以在线下载这些数据集，用datasets.fetch\_xx()加载。

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>调用</th> 
   <th align="left">描述</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>fetch_olivetti_faces()</td> 
   <td align="left">Olivetti 脸部图片数据集</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>fetch_20newsgroups()</td> 
   <td align="left">用于文本分类、文本挖据和信息检索研究的国际标准数据集之一。数据集收集了大约20,000左右的新闻组文档，均匀分为20个不同主题的新闻组集合。返回一个可以被文本特征提取器</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>fetch_20newsgroups_vectorized()</td> 
   <td align="left">这是上面这个文本数据的向量化后的数据，返回一个已提取特征的文本序列，即不需要使用特征提取器</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>fetch_lfw_people()</td> 
   <td align="left">打好标签的人脸数据集</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>fetch_lfw_pairs()</td> 
   <td align="left">该任务称为人脸验证：给定一对两张图片，二分类器必须预测这两个图片是否来自同一个人</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>fetch_covtype()</td> 
   <td align="left">森林植被类型，总计581012个样本，每个样本由54个维度表示（12个属性，其中2个分别是onehot4维和onehot40维），以及target表示植被类型1-7，所有属性值均为number，详情可调用fetch_covtype()[‘DESCR’]了解每个属性的具体含义</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>fetch_rcv1()</td> 
   <td align="left">路透社新闻语料数据集</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>fetch_kddcup99()</td> 
   <td align="left">KDD竞赛在1999年举行时采用的数据集，KDD99数据集仍然是网络入侵检测领域的事实Benckmark，为基于计算智能的网络入侵检测研究奠定基础，包含41项特征</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>fetch_california_housing()</td> 
   <td align="left">加利福尼亚的房价数据，总计20640个样本，每个样本8个属性表示，以及房价作为target，所有属性值均为number，详情可调用fetch_california_housing()[‘DESCR’]了解每个属性的具体含义</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>fetch_species_distributions()</td> 
   <td align="left">物种分布数据集</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

## 样本生成器 ##

##### (一) 簇 #####

from sklearn import datasets
    
    centers = [[2,2],[8,2],[2,8],[8,8]]
    x, y = datasets.make_blobs(n_samples=1000, n_features=2, centers=4,cluster_std=1)

n\_samples:样本数

n\_features:特征数（维度）

centers:中心数，也可以是中心的坐标

cluster\_std:簇的方差

##### (二) 同心圆 #####

x, y = datasets.make_circles(n_samples=5000, noise=0.04, factor=0.7)

noise:噪声

factor:内圆与外圆的距离 为1的时候最小

##### (三) 月牙 #####

x, y = datasets.make_moons(n_samples=3000, noise=0.05)

##### (四) 分类 #####

x, y =datasets.make_classification(n_classes=4, n_samples=1000, n_features=2, n_informative=2 , n_redundant=0, n_clusters_per_class=1,n_repeated=0, random_state=22)

n\_classes:类的数目

n\_informative:有效的特征数

n\_redundant:冗余特征数 有效特征数的线性组合

n\_repeated:有效特征数和冗余特征数的有效组合

n\_informative + n\_redundant + n\_repeated < = n\_features

n\_clusters\_per\_class:每一类的簇数

n\_classes \* n\_clusters\_per\_class <= 2\*\*n\_informative

## 样本图片 ##

scikit 在通过图片的作者共同授权下嵌入了几个样本 JPEG 图片。这些图像为了方便用户对 test algorithms （测试算法）和 pipeline on 2D data （二维数据管道）进行测试，用datasets.load\_sample\_image()加载。

from sklearn import datasets
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    img = datasets.load_sample_image('flower.jpg')
    print(img.shape)  # (427, 640, 3)
    print(img.dtype)  # uint8
    plt.imshow(img)
    plt.show()

![image-20200131141840114][image-20200130230510572]

## svmlight或libsvm格式的数据 ##

可以加载svmlight / libsvm格式的数据集。

from sklearn.datasets import load_svmlight_file,load_svmlight_files
    # 加载单个文件
    X_train, y_train = load_svmlight_file("/path/to/train_dataset.txt")
    # 加载多个文件
    X_train, y_train, X_test, y_test = load_svmlight_files(("/path/to/train_dataset.txt", "/path/to/test_dataset.txt"))

[svmlight / libsvm格式的公共数据集][svmlight _ libsvm]

## 从openml.org下载的数据 ##

[openml.org][] 是一个用于机器学习数据和实验的公共存储库，它允许每个人上传开放的数据集，可以通过sklearn.datasets.fetch\_openml()函数来从openml.org下载数据集。

例如，下载gene expressions in mice brains（老鼠大脑中的基因表达）数据集:

from sklearn.datasets import fetch_openml
    
    mice = fetch_openml(name='miceprotein', version=4)
    print(mice.DESCR)  # 查看详情

## 从外部加载的数据 ##

建议除了玩具数据集和生成数据集以外，都在网上下载后用pandas导入。

**kaggle：**[https://www.kaggle.com][https_www.kaggle.com]

**天池：**[https://tianchi.aliyun.com/dataset][https_tianchi.aliyun.com_dataset]

**搜狗实验室：**[http://www.sogou.com/labs/resource/list\_pingce.php][http_www.sogou.com_labs_resource_list_pingce.php]

**DC竞赛：**[https://www.pkbigdata.com/common/cmptIndex.html][https_www.pkbigdata.com_common_cmptIndex.html]

**DF竞赛：**[https://www.datafountain.cn/datasets][https_www.datafountain.cn_datasets]

例如，导入iris文件：

import pandas as pd
    import seaborn as sns  # 基于matplotlib和pandas的画图库 
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    data = pd.read_csv('G:\iris.csv', encoding='gbk')  # 我把数据集列名改成了中文 所以用gbk解码
    sns.relplot(x='花萼长', y='花瓣长', hue='类别',data=data)  # seaborn库这里不做过多介绍
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 步骤一（替换sans-serif字体）
    # plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 步骤二（解决坐标轴负数的负号显示问题）
    plt.show()

![image-20200131152230807][image-20200130230510572]

## 总结 ##

sklearn的数据集datasets库中，我们一般使用玩具数据集和样本生成器比较多，其他数据建议外部导入。

下一期向大家介绍sklearn中关于数据预处理的一些常用操作。

来源：https://www.bilibili.com/video/BV1H7411874E?p=2

[img]: /images/20221123/521ea24c185c45b79f43cc7a916d3cb3.png
[image-20200130230510572]: 
[svmlight _ libsvm]: https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvmtools/datasets
[openml.org]: https://openml.org/
[https_www.kaggle.com]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.kaggle.com
[https_tianchi.aliyun.com_dataset]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//tianchi.aliyun.com/dataset
[http_www.sogou.com_labs_resource_list_pingce.php]: https://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.sogou.com/labs/resource/list_pingce.php
[https_www.pkbigdata.com_common_cmptIndex.html]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.pkbigdata.com/common/cmptIndex.html
[https_www.datafountain.cn_datasets]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.datafountain.cn/datasets