数据的分类和介绍

一.数据的划分

　　

　　

　　

　　

　　　　

　　　　

 　　　实例：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
#author tom
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

li=load_iris()
print("获取特征值")
print(li.data)
print('获取目标值')
print(li.target)
print('描述')
print(li.DESCR)

#注意返回值 训练集  trian  x_trian，y_trian  测试集 test x_test y_test
# x_trian,x_test,y_trian,y_test=train_test_split(li.data,li.target,test_size=0.25)
# print('训练集的特征值和目标值',x_trian,y_trian)
# print('测试集的特征值和目标值',x_test,y_test)

　　　　

　　　　

　　

from sklearn.datasets import load_iris,fetch_20newsgroups,load_boston

#获取大数据集
news=fetch_20newsgroups(subset='all')
print('news===',news.data)
print('news-target',news.target)


#
lb=load_boston()
print("获取特征值")
print(lb.data)
print('获取目标值')
print(lb.target)
print('描述')
print(lb.DESCR)