Python sklearn load_breast_cancer用法及代碼示例

本文簡要介紹python語言中 sklearn.datasets.load_breast_cancer 的用法。

用法:

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

加載並返回乳腺癌威斯康星數據集(分類)。

乳腺癌數據集是一個經典且非常簡單的二元分類數據集。

Classes	2
每班樣本	212(男),357(乙)
樣品總數	569
Dimensionality	30
Features	真實的，積極的

在用戶指南中閱讀更多信息。

參數：

return_X_y：布爾，默認=假

如果為 True，則返回 (data, target) 而不是 Bunch 對象。有關data 和target 對象的更多信息，請參見下文。

as_frame：布爾，默認=假

如果為 True，則數據是 pandas DataFrame，包括具有適當數據類型(數字)的列。目標是 pandas DataFrame 或 Series，具體取決於目標列的數量。如果 return_X_y 為 True，則 ( data , target ) 將是 pandas DataFrames 或 Series，如下所述。

返回：

data：sklearn.utils.Bunch

類似字典的對象，具有以下屬性。

數據：{ndarray, dataframe} 形狀 (569, 30)

數據矩陣。如果as_frame=True，data將是一個pandas DataFrame。

目標：{ndarray, Series} 形狀 (569,)

分類目標。如果as_frame=True，target將是一個pandas係列。

feature_names：列表

數據集列的名稱。

target_names：列表

目標類的名稱。

框架：DataFrame 形狀 (569, 31)

僅在 as_frame=True 時出現。 DataFrame 與 data 和 target 。

說明：str

數據集的完整說明。

文件名：str

數據位置的路徑。

(data, target)：如果return_X_y 為真，則為元組

UCI ML Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) 數據集的副本是

下載自：

https://goo.gl/U2Uwz2

例子：

假設您對樣本 10、50 和 85 感興趣，並想知道它們的類名。

>>> from sklearn.datasets import load_breast_cancer
>>> data = load_breast_cancer()
>>> data.target[[10, 50, 85]]
array([0, 1, 0])
>>> list(data.target_names)
['malignant', 'benign']