【scikit-learn基础】--『数据加载』之样本生成器

准建

除了内置的数据集，scikit-learn还提供了随机样本的生成器。
通过这些生成器函数，可以生成具有特定特性和分布的随机数据集，以帮助进行机器学习算法的研究、测试和比较。
目前，scikit-learn库（v1.3.0版）中有20个不同的生成样本的函数。
本篇重点介绍其中几个具有代表性的函数。
1. 分类聚类数据样本

分类和聚类是机器学习中使用频率最高的算法，创建各种相关的样本数据，能够帮助我们更好的试验算法。
1.1. make_blobs

这个函数通常用于可视化分类器的学习过程，它生成由聚类组成的非线性数据集。

1. import matplotlib.pyplot as plt
2. from sklearn.datasets import make_blobs
4. X, Y = make_blobs(n_samples=1000, centers=5)
5. plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], marker="o", c=Y, s=25)
7. plt.show()

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上面的示例生成了1000个点的数据，分为5个类别。
make_blobs的主要参数包括：

• n_samples：生成的样本数。
  
• n_features：每个样本的特征数。通常为2，表示我们生成的是二维数据。
  
• centers：聚类的数量。即生成的样本会被分为多少类。
  
• cluster_std：每个聚类的标准差。这决定了聚类的形状和大小。
  
• shuffle：是否在生成数据后打乱样本。
  
• random_state：随机数生成器的种子。这确保了每次运行代码时生成的数据集都是一样的。
  

1.2. make_classification

这是一个用于生成复杂二维数据的函数，通常用于可视化分类器的学习过程或者测试机器学习算法的性能。

1. import matplotlib.pyplot as plt
2. from sklearn.datasets import make_classification
4. X, Y = make_classification(n_samples=100, n_classes=4, n_clusters_per_class=1)
5. plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], marker="o", c=Y, s=25)
7. plt.show()

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可以看出它生成的各类数据交织在一起，很难做线性的分类。
make_classification的主要参数包括：

• n_samples：生成的样本数。
  
• n_features：每个样本的特征数。这个参数决定了生成的数据集的维度。
  
• n_informative：具有信息量的特征的数量。这个参数决定了特征集中的特征有多少是有助于分类的。
  
• n_redundant：冗余特征的数量。这个参数决定了特征集中的特征有多少是重复或者没有信息的。
  
• random_state：随机数生成器的种子。这确保了每次运行代码时生成的数据集都是一样的。
  

1.3. make_moons

和函数名称所表达的一样，它是一个用于生成形状类似于月牙的数据集的函数，通常用于可视化分类器的学习过程或者测试机器学习算法的性能。

1. from sklearn.datasets import make_moons
3. fig, ax = plt.subplots(1, 3)
4. fig.set_size_inches(9, 3)
6. X, Y = make_moons(noise=0.01, n_samples=1000)
7. ax[0].scatter(X[:, 0], X[:, 1], marker="o", c=Y, s=25)
8. ax[0].set_title("noise=0.01")
10. X, Y = make_moons(noise=0.05, n_samples=1000)
11. ax[1].scatter(X[:, 0], X[:, 1], marker="o", c=Y, s=25)
12. ax[1].set_title("noise=0.05")
14. X, Y = make_moons(noise=0.5, n_samples=1000)
15. ax[2].scatter(X[:, 0], X[:, 1], marker="o", c=Y, s=25)
16. ax[2].set_title("noise=0.5")
18. plt.show()

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noise越小，数据的分类越明显。
make_moons的主要参数包括：

• n_samples：生成的样本数。
  
• noise：在数据集中添加的噪声的标准差。这个参数决定了月牙的噪声程度。
  
• random_state：随机数生成器的种子。这确保了每次运行代码时生成的数据集都是一样的。
  

2. 回归数据样本

除了分类和聚类，回归是机器学习的另一个重要方向。
scikit-learn同样也提供了创建回归数据样本的函数。

1. from sklearn.datasets import make_regression
3. fig, ax = plt.subplots(1, 3)
4. fig.set_size_inches(9, 3)
6. X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=1, noise=20)
7. ax[0].scatter(X[:, 0], y, marker="o")
8. ax[0].set_title("noise=20")
10. X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=1, noise=10)
11. ax[1].scatter(X[:, 0], y, marker="o")
12. ax[1].set_title("noise=10")
14. X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=1, noise=1)
15. ax[2].scatter(X[:, 0], y, marker="o")
16. ax[2].set_title("noise=1")
18. plt.show()

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通过调节noise参数，可以创建不同精确度的回归数据。
make_regression的主要参数包括：

• n_samples：生成的样本数。
  
• n_features：每个样本的特征数。通常为一个较小的值，表示我们生成的是一维数据。
  
• noise：噪音的大小。它为数据添加一些随机噪声，以使结果更接近现实情况。
  

3. 流形数据样本

所谓流形数据，就是S形或者瑞士卷那样旋转的数据，可以用来测试更复杂的分类模型的效果。
比如下面的make_s_curve函数，就可以创建S形的数据：

1. from sklearn.datasets import make_s_curve
3. X, Y = make_s_curve(n_samples=2000)
5. fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={"projection": "3d"})
6. fig.set_size_inches((8, 8))
7. ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], X[:, 2], c=Y, s=60, alpha=0.8)
8. ax.view_init(azim=-60, elev=9)
9. plt.show()

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4. 总结

本文介绍的生成样本数据的函数只是scikit-learn库中各种生成器的一部分，
还有很多种其他的生成器函数可以生成更加复杂的样本数据。
所有的生成器函数请参考文档：
https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#samples-generator

来源:https://www.cnblogs.com/wang_yb/p/17884401.html
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