Python sklearn make_hastie_10_2用法及代碼示例

本文簡要介紹python語言中 sklearn.datasets.make_hastie_10_2 的用法。

用法:

sklearn.datasets.make_hastie_10_2(n_samples=12000, *, random_state=None)

為 Hastie 等人使用的二元分類生成數據。 2009 年，示例 10.2。

這十個特征是標準獨立高斯，目標y定義為：

y[i] = 1 if np.sum(X[i] ** 2) > 9.34 else -1

在用戶指南中閱讀更多信息。

參數：

n_samples：整數，默認=12000

樣本數。

random_state：int、RandomState 實例或無，默認=無

確定數據集創建的隨機數生成。傳遞 int 以獲得跨多個函數調用的可重現輸出。請參閱詞匯表。

返回：

X：ndarray 形狀 (n_samples, 10)

輸入樣本。

y：ndarray 形狀 (n_samples,)

輸出值。

參考：

1

T. Hastie、R. Tibshirani 和 J. Friedman，“統計學習要素”。 2”，施普林格，2009 年。