sklearn 强大数据库
作者: 编辑: 莫烦 2016-11-03
学习资料:
今天来看 Sklearn 中的 data sets，很多而且有用，可以用来学习算法模型。
要点¶
eg: boston 房价, 糖尿病, 数字, Iris 花。
也可以生成虚拟的数据，例如用来训练线性回归模型的数据，可以用函数来生成。
例如，点击进入 boston 房价的数据，可以看到 sample 的总数，属性，以及 label 等信息。
如果是自己生成数据，按照函数的形式，输入 sample，feature，target 的个数等等。
接下来用代码练习一下。
导入模块¶
导入 datasets 包，本文以 Linear Regression 为例。
导入数据－训练模型¶
用 datasets.load_boston() 的形式加载数据，并给 X 和 y 赋值，这种形式在 Sklearn 中都是高度统一的。
定义模型。
可以直接用默认值去建立 model，默认值也不错，也可以自己改变参数使模型更好。 然后用 training data 去训练模型。
再打印出预测值，这里用 X 的前 4 个来预测，同时打印真实值，作为对比，可以看到是有些误差的。
为了提高准确度，可以通过尝试不同的 model，不同的参数，不同的预处理等方法，入门的话可以直接用默认值。
创建虚拟数据－可视化¶
下面是创造数据的例子。
用函数来建立 100 个 sample，有一个 feature，和一个 target，这样比较方便可视化。
用 scatter 的形式来输出结果。
可以看到用函数生成的 Linear Regression 用的数据。
noise 越大的话，点就会越来越离散，例如 noise 由 10 变为 50.
