Python sklearn load_wine用法及代码示例

本文简要介绍python语言中 sklearn.datasets.load_wine 的用法。

用法:

sklearn.datasets.load_wine(*, return_X_y=False, as_frame=False)

加载并返回 wine 数据集(分类)。

葡萄酒数据集是一个经典且非常简单的多类分类数据集。

Classes	3
每班样本	[59,71,48]
样品总数	178
Dimensionality	13
Features	真实的，积极的

在用户指南中阅读更多信息。

参数：

return_X_y：布尔，默认=假

如果为 True，则返回 (data, target) 而不是 Bunch 对象。有关data 和target 对象的更多信息，请参见下文。

as_frame：布尔，默认=假

如果为 True，则数据是 pandas DataFrame，包括具有适当数据类型(数字)的列。目标是 pandas DataFrame 或 Series，具体取决于目标列的数量。如果 return_X_y 为 True，则 ( data , target ) 将是 pandas DataFrames 或 Series，如下所述。

返回：

data：sklearn.utils.Bunch

类似字典的对象，具有以下属性。

数据：{ndarray, dataframe} 形状 (178, 13)

数据矩阵。如果as_frame=True，data将是一个pandas DataFrame。

目标：{ndarray, Series} 形状 (178,)

分类目标。如果as_frame=True，target将是一个pandas系列。

feature_names：列表

数据集列的名称。

target_names：列表

目标类的名称。

框架：DataFrame 形状 (178, 14)

仅在 as_frame=True 时出现。 DataFrame 与 data 和 target 。

说明：str

数据集的完整说明。

(data, target)：如果return_X_y 为真，则为元组

UCI ML Wine Data Set 数据集的副本已下载并修改以适应

标准格式来自：

https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine/wine.data

例子：

假设您对样本 10、80 和 140 感兴趣，并且想知道它们的类名。

>>> from sklearn.datasets import load_wine
>>> data = load_wine()
>>> data.target[[10, 80, 140]]
array([0, 1, 2])
>>> list(data.target_names)
['class_0', 'class_1', 'class_2']