如何使用 scikit-learn 创建我自己的数据集?
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【中文标题】如何使用 scikit-learn 创建我自己的数据集?【英文标题】:How to create my own datasets using in scikit-learn? 【发布时间】:2017-07-14 22:39:03 【问题描述】:我想创建自己的数据集,并在 scikit-learn 中使用它。 Scikit-learn 有一些数据集,如“波士顿住房数据集”(.csv),用户可以通过以下方式使用它:
from sklearn import datasets
boston = datasets.load_boston()
下面的代码可以得到这个数据集的data
和target
:
X = boston.data
y = boston.target
问题是如何创建我自己的数据集并以这种方式使用? 感谢任何答案,谢谢!
【问题讨论】:
你有数据吗?喜欢 csv 或 text 或类似的东西? 请澄清:您想使用自己的数据,您希望其他人能够使用您的数据,还是您想创建人工数据? @Vivek Kumar,是的,我之前在Demo.csv中创建了一个小数据集,现在我只是想我应该创建两个.csv文件夹来分别存储数据和目标吗? @kazemakase,你好,误会了,我想使用我自己从一些实验中收集的数据。 好的。你想用这些数据做什么......执行机器学习?哪种? 【参考方案1】:这是实现您想要的快速而肮脏的方法:
my_datasets.py
import numpy as np
import csv
from sklearn.utils import Bunch
def load_my_fancy_dataset():
with open(r'my_fancy_dataset.csv') as csv_file:
data_reader = csv.reader(csv_file)
feature_names = next(data_reader)[:-1]
data = []
target = []
for row in data_reader:
features = row[:-1]
label = row[-1]
data.append([float(num) for num in features])
target.append(int(label))
data = np.array(data)
target = np.array(target)
return Bunch(data=data, target=target, feature_names=feature_names)
my_fancy_dataset.csv
feature_1,feature_2,feature_3,class_label
5.9,1203,0.69,2
7.2,902,0.52,0
6.3,143,0.44,1
-2.6,291,0.15,1
1.8,486,0.37,0
演示
In [12]: import my_datasets
In [13]: mfd = my_datasets.load_my_fancy_dataset()
In [14]: X = mfd.data
In [15]: y = mfd.target
In [16]: X
Out[16]:
array([[ 5.900e+00, 1.203e+03, 6.900e-01],
[ 7.200e+00, 9.020e+02, 5.200e-01],
[ 6.300e+00, 1.430e+02, 4.400e-01],
[-2.600e+00, 2.910e+02, 1.500e-01],
[ 1.800e+00, 4.860e+02, 3.700e-01]])
In [17]: y
Out[17]: array([2, 0, 1, 1, 0])
In [18]: mfd.feature_names
Out[18]: ['feature_1', 'feature_2', 'feature_3']
【讨论】:
【参考方案2】:假设您将数据作为 2D 数组加载到内存中,OneHotEncoder 有一种简单的方法可以做到这一点:
from sklearn import svm
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
data = [['Male', 1, True], ['Female', 3, True], ['Female', 2, False], ['Male', 2, False]]
y = [0, 1, 1, 1] # expected outputs
enc = OneHotEncoder(drop='if_binary') # create encoder obj that drops unneeded columns on binary inputs
X = enc.fit_transform(data).toarray() # vectorize input data
clf = svm.SVC(gamma=0.001, C=100.) # create classifier obj
clf.fit(X[:-1], y[:-1]) # fit model using training data (all but last entry)
out = clf.predict(X[-1:]) # resulting prediction (last entry only)
【讨论】:
以上是关于如何使用 scikit-learn 创建我自己的数据集?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
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