勇闯机器学习（第二关-数据集使用）
以下内容，皆为原创，重在无私分享高质量知识，制作实属不易，请点点关注。好戏开场了~~~(这关涉及到了加载数据集的代码，下一关，教你们安装机器学习库)
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/fd005b939a1f4983b8e86148c0763e1f.jpeg
一.数据集
[*]这一关的目标
[*]知道数据集被分为训练集和测试集
[*]会使用sklearn的数据集
1.可用数据集
scikit-learn网址：scikit-learn: machine learning in Python — scikit-learn 1.5.1 documentation
UCI网址：UCI Machine Learning Repository
Kaggle网址：Bohrium
[*]scikit-learn 数据量小，方便学习
[*]UCI 收录360个数据集，覆盖科技、生存、经济等领域，数据量几十万。
[*]Kaggle 大数据竞赛平台，真实数据，数据量巨大
如以下图所示，这个就是UCI机器学习的网站和scikit-learn机器学习的网站。https://i-blog.csdnimg.cn/direct/e8c55c7fb3494b828285ce39302f1d3d.png
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/ee51be99d1974c5483d0ecbac2a33ca0.png
二.使用sclearn数据集
1.scikit-learn数据集API介绍
# 用sklearn中的datasets方法(sklearn.datasets)
1.加载获取流行数据集
2.datasets.load_*()
获取小规模数据集，数据包含在datasets中
3.datasets。fetch_*(data_home=None)
获取大规模数据集，需要从网上下载，
函数第一个参数是data_home，表示数据集下载的目录。你可以自己定义位置。C盘D盘都行
2.sklearn小数据集
加载并返回鸢尾花数据集。当然还有一个常见的波士顿房价数据集，但是
`load_boston` has been removed from scikit-learn since version 1.2.这个是我在加载波士顿房价数据集，出现的报错，所以要注意好自己的版本。 import sklearn
from sklearn.datasets import load_iris
# Load the iris dataset
print(sklearn.datasets.load_iris()) 这个就是我在jupyter notebook里，打印出来鸢尾花的数据集。https://i-blog.csdnimg.cn/direct/30de0f006f4a406d9e956499fe9f7017.png
鸢尾花数据集名称数目类别 3
特性4样本数目150每个类别数目5 3.sklearn大数据集
加载大数据集，我们就要用fetch_*，用于加载大数据集。谁人*指的是加载的数据集的名称。
3.1 sklearn数据集返回值介绍
load和fetch返回的数据类型datasets.base.Bunch(字典格式)
[*]data:特性数据数组
[*]target：目标数组（标签数组）
[*]DESCR：数据形貌
[*]feature_names：特性名
[*]target_names:目标名（标署名）
from sklearn.datasets import load_iris
# 将加载的数据集传给iris变量
iris = load_iris()
print("鸢尾花的数据集:\n", iris)
print("查看鸢尾花的特征值:\n", iris["data"])
print("查看鸢尾花的目标值:\n", iris.target)
print("查看鸢尾花特征的名字:\n", iris.feature_names)
print("查看鸢尾花目标值的名字:\n", iris.target_names)
print("查看数据集描述:\n", iris["DESCR"]) https://i-blog.csdnimg.cn/direct/5c486e635d2f4696b4fbf119ac600f30.png
字典的元素是键值对的情势，以是获取值的方式有两种:
dict['key'] = value
bunch.key = value
三.训练模型
思索：要不要用全部数据来训练一个模型？？
内心独白：肯定不可啊，你要一部分来进行模型评估啊，看你的模型好不好。
以是数据集，分为训练集（用于训练，构建模型）和测试集（在模型核验时，用于评估模型是否有效）。
划分的标准（上下组合）：
1.训练数据：70% 80% 75%
2.测试数据：30% 20% 30%
我们渴望训练的模型好一点，以是让训练集多一点。
# 导入加载鸢尾花数据集的方法
from sklearn.datasets import load_iris
# 导入划分数据集的方法
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载鸢尾花数据
iris = load_iris()
# 有了加载数据，才能划分数据集
# 这四个分别对应后面方法的四个返回值（训练集的特征值，测试集的特征值，训练集的目标值， 测试集的目标值）
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=22)
print("训练集的特征值", x_train, x_train.shape) https://i-blog.csdnimg.cn/direct/ed8913b4a57c4897abdd779703241b11.png
四.懵笔时刻
在划分数据集时，那四个变量为什么这么命名？
不错，问得好。举个例子，在数学中，我们都是有X值去求Y值，那么Y就是我们的目标值。以是X就是数据集的特性值，Y就是数据集的目标值。后面方法里的参数test_size是测试集的大小，一般为float类型（20%，0.2,以此类推）。random_state是随机数种子，差异的种子造成差异的随机采样效果，类似的种子采样效果类似。
为什么要用四个变量，而不是三个或者五个变量？
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/ec33eaf8a0b248fc9cea77835cf9f344.jpeg
因为谁人方法就是返回的四个值啊，我能有什么办法！！what can I say？！！
return 训练集的特性值，测试集的特性值。训练集的目标值，测试集的目标值。
五.谢谢大家的观看，后续持续分享高质量内容~~~~
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