fetch_species_distributions#

sklearn.datasets.fetch_species_distributions(*, data_home=None, download_if_missing=True, n_retries=3, задержка=1.0)[источник]#

Загрузчик набора данных о распространении видов от Phillips et. al. (2006).

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'.

download_if_missingbool, по умолчанию=True

Если False, вызывает OSError, если данные недоступны локально, вместо попытки загрузить их с исходного сайта.

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:
данныеBunch

Объект, подобный словарю, со следующими атрибутами.

coveragesмассив, форма = [14, 1592, 1212]

Они представляют 14 признаков, измеренных в каждой точке сетки карты. Значения широты/долготы для сетки обсуждаются ниже. Отсутствующие данные представлены значением -9999.

обучатьзаписей массива, форма = (1624,)

Обучающие точки для данных. Каждая точка имеет три поля:

  • train[‘species’] — это название вида

  • train['dd long'] — это долгота в градусах

  • train['dd lat'] - это широта в градусах

тестзаписывающий массив, форма = (620,)

Тестовые точки для данных. Тот же формат, что и обучающие данные.

Nx, Nyцелые числа

Количество долгот (x) и широт (y) в сетке

x_left_lower_corner, y_left_lower_cornerчисла с плавающей запятой

Позиция (x,y) нижнего левого угла, в градусах

grid_sizefloat

Расстояние между точками сетки в градусах

Примечания

Этот набор данных представляет географическое распределение видов. Набор данных предоставлен Филлипсом и др. (2006).

Два вида:

  • "Bradypus variegatus" , ленивец Брауна.

  • "Microryzomys minutus" , также известная как Лесная Малая Рисовая Крыса, грызун, обитающий в Перу, Колумбии, Эквадоре, Перу и Венесуэле.

Ссылки

Примеры

>>> from sklearn.datasets import fetch_species_distributions
>>> species = fetch_species_distributions()
>>> species.train[:5]
array([(b'microryzomys_minutus', -64.7   , -17.85  ),
       (b'microryzomys_minutus', -67.8333, -16.3333),
       (b'microryzomys_minutus', -67.8833, -16.3   ),
       (b'microryzomys_minutus', -67.8   , -16.2667),
       (b'microryzomys_minutus', -67.9833, -15.9   )],
      dtype=[('species', 'S22'), ('dd long', '

Для более подробного примера, см. Моделирование распределения видов