fetch_olivetti_faces#
- sklearn.datasets.fetch_olivetti_faces(*, data_home=None, перемешивание=False, random_state=0, download_if_missing=True, return_X_y=False, n_retries=3, задержка=1.0)[источник]#
Загрузите набор данных лиц Olivetti от AT&T (классификация).
Загружает его, если необходимо.
Классы
40
Всего образцов
400
Снижение размерности
4096
Признаки
действительное, между 0 и 1
Подробнее в Руководство пользователя.
- Параметры:
- data_homestr или path-like, по умолчанию=None
Укажите другую папку для загрузки и кэширования наборов данных. По умолчанию все данные scikit-learn хранятся в подпапках '~/scikit_learn_data'.
- перемешиваниеbool, по умолчанию=False
Если True, порядок набора данных перемешивается, чтобы избежать группировки изображений одного человека.
- random_stateint, экземпляр RandomState или None, по умолчанию=0
Определяет генерацию случайных чисел для перемешивания набора данных. Передайте целое число для воспроизводимого вывода при нескольких вызовах функции. См. Глоссарий.
- download_if_missingbool, по умолчанию=True
Если False, вызывает OSError, если данные недоступны локально, вместо попытки загрузить их с исходного сайта.
- return_X_ybool, по умолчанию=False
Если True, возвращает
(data, target)вместоBunchобъект. См. ниже для получения дополнительной информации оdataиtargetобъект.Добавлено в версии 0.22.
- n_retriesint, по умолчанию=3
Количество повторных попыток при возникновении HTTP-ошибок.
Добавлено в версии 1.5.
- задержкаfloat, по умолчанию=1.0
Количество секунд между повторными попытками.
Добавлено в версии 1.5.
- Возвращает:
- данные
Bunch Объект, подобный словарю, со следующими атрибутами.
- данные: ndarray, форма (400, 4096)
Каждая строка соответствует развёрнутому изображению лица исходного размера 64 x 64 пикселя.
- изображенияndarray, форма (400, 64, 64)
Каждая строка представляет собой изображение лица, соответствующее одному из 40 субъектов набора данных.
- цельndarray, форма (400,)
Метки, связанные с каждым изображением лица. Эти метки находятся в диапазоне от 0 до 39 и соответствуют ID субъектов.
- DESCRstr
Описание модифицированного набора данных Olivetti Faces.
- (data, target)кортеж если
return_X_y=True Кортеж с
dataиtargetобъектов, описанных выше.Добавлено в версии 0.22.
- данные
Примеры
>>> from sklearn.datasets import fetch_olivetti_faces >>> olivetti_faces = fetch_olivetti_faces() >>> olivetti_faces.data.shape (400, 4096) >>> olivetti_faces.target.shape (400,) >>> olivetti_faces.images.shape (400, 64, 64)
Примеры галереи#
Завершение лица с помощью многоканальных оценщиков