sklearn中的make_blobs的用法

骑猪看日落 2023-09-27 08:51 129阅读 0赞

在学习集成算法的过程中，遇到了一个没见过的函数：`make_blobs`

现在总结如下：

sklearn中的`make_blobs`函数主要是为了生成数据集的，具体如下：

**1. 调用make\_blobs**

from sklearn.datasets import make_blobs

make\_blobs的用法：

data, label = make_blobs(n_features=2, n_samples=100, centers=3, random_state=3, cluster_std=[0.8, 2, 5])

下面解释一下每个参数的含义：

1.  `n_features`表示每一个样本有多少特征值；
2.  `n_samples`表示样本的个数；
3.  `centers`是聚类中心点的个数，可以理解为label的种类数；
4.  `random_state`是随机种子，可以固定生成的数据；
5.  `cluster_std`设置每个类别的方差

我们举一个例子：

from sklearn.datasets import make_blobs
    X,y=make_blobs(n_samples=10,n_features=5,centers=3)
    print(X,y)

我们看一下生成的数据集和标签：

[[ -2.06750351  -4.94983052   4.03669308  -8.26670047  -5.6588255 ]
     [ -2.24411479  -5.88350583   2.94445983  -7.48941797  -4.6064559 ]
     [ -2.57861666  -8.55513056   2.90527062  -7.84156484  -3.88257914]
     [ -1.96187242   7.17901966   4.18162473   6.32741854  -0.42759608]
     [ -2.86753136  -9.64884568  -0.34180807   1.92678643  -1.38499178]
     [ -1.63248011  -4.3428788    3.37848028  -7.47167813  -4.10537346]
     [ -2.95928358   6.83623929   5.50582458   5.78099183   1.39406065]
     [ -2.90981954   6.98473961   5.06941931   5.65892598   3.0819022 ]
     [ -1.14905606 -10.54817732  -1.63944512   1.36645733  -1.71073245]
     [  1.67335486  -8.65214932  -2.09280207   2.07289531  -3.24203172]] [0 0 0 1 2 0 1 1 2 2]

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