load_diabetes#

sklearn.datasets.load_diabetes(*, return_X_y=False, as_frame=False, масштабированный=True)[источник]#

Загружает и возвращает набор данных по диабету (регрессия).

Всего образцов

442

Снижение размерности

10

Признаки

действительное, -.2 < x < .2

Целевые переменные

целое число 25 - 346

Примечание

Значение каждого признака (т.е. feature_names) может быть неясным (особенно для ltg) так как документация исходного набора данных не является явной. Мы предоставляем информацию, которая кажется правильной в соответствии с научной литературой в этой области исследований.

Подробнее в Руководство пользователя.

Параметры:
return_X_ybool, по умолчанию=False

Если True, возвращает (data, target) вместо объекта Bunch. См. ниже для получения дополнительной информации о data и target объект.

Добавлено в версии 0.18.

as_framebool, по умолчанию=False

Если True, данные представляют собой pandas DataFrame, включающий столбцы с соответствующими типами данных (числовые). Цель — pandas DataFrame или Series в зависимости от количества целевых столбцов. Если return_X_y равно True, тогда (data, target) будут pandas DataFrame или Series, как описано ниже.

Добавлено в версии 0.23.

масштабированныйbool, по умолчанию=True

Если True, переменные признаков центрируются по среднему значению и масштабируются на стандартное отклонение, умноженное на квадратный корень из n_samples. Если False, возвращаются исходные данные для переменных признаков.

Добавлено в версии 1.1.

Возвращает:
данныеBunch

Объект, подобный словарю, со следующими атрибутами.

данные{ndarray, dataframe} формы (442, 10)

Матрица данных. Если as_frame=True, data будет pandas DataFrame.

target: {ndarray, Series} формы (442,)

Целевая переменная регрессии. Если as_frame=True, target будет pandas Series.

feature_names: list

Имена столбцов набора данных.

фрейм: DataFrame формы (442, 11)

Только присутствует, когда as_frame=TrueМы определяем функцию для загрузки данных из data и target.

Добавлено в версии 0.23.

DESCR: str

Полное описание набора данных.

data_filename: str

Путь к местоположению данных.

target_filename: str

Путь к местоположению цели.

(data, target)кортеж если return_X_y равно True

Возвращает кортеж из двух ndarray формы (n_samples, n_features) Двумерный массив, где каждая строка представляет один образец, а каждый столбец представляет признаки и/или цель данного образца.

Добавлено в версии 0.18.

Примеры

>>> from sklearn.datasets import load_diabetes
>>> diabetes = load_diabetes()
>>> diabetes.target[:3]
array([151.,  75., 141.])
>>> diabetes.data.shape
(442, 10)
На этой странице