make_moons#

sklearn.datasets.make_moons(n_samples=100, *, перемешивание=True, шум=None, random_state=None)[источник]#

Создайте два переплетающихся полукруга.

Простой игрушечный набор данных для визуализации алгоритмов кластеризации и классификации. Подробнее в Руководство пользователя.

Параметры:

n_samplesцелое число или кортеж формы (2,), тип данных=int, по умолчанию=100: Если int, общее количество сгенерированных точек. Если кортеж из двух элементов, количество точек в каждой из двух лун.

Изменено в версии 0.23: Добавлен кортеж из двух элементов.
перемешиваниеbool, по умолчанию=True: Перемешивать ли образцы.
шумfloat, по умолчанию=None: Стандартное отклонение гауссовского шума, добавленного к данным.
random_stateint, экземпляр RandomState или None, по умолчанию=None: Определяет генерацию случайных чисел для перемешивания набора данных и шума. Передайте int для воспроизводимого вывода при множественных вызовах функции. См. Глоссарий.

Возвращает:

Xndarray формы (n_samples, 2): Сгенерированные образцы.
yndarray формы (n_samples,): Целочисленные метки (0 или 1) для принадлежности каждого образца к классу.

Примеры

>>> from sklearn.datasets import make_moons
>>> X, y = make_moons(n_samples=200, noise=0.2, random_state=42)
>>> X.shape
(200, 2)
>>> y.shape
(200,)

Примеры галереи#