Python-Sklearnを使用してテストデータセットを作成する

Sklearn pythonライブラリは、さまざまなグラフプロットを作成するために使用できるサンプルデータセットを提供します。これらのデータセットの有用性は、サンプルグラフとチャートを作成し、値が変化したときのグラフの動作を予測することです。また、実際のデータセットを使用する前に、このサンプルグラフの色や軸などを決定するなど、他のパラメータで作業することもできます。

make_blobsの使用

以下の例では、sklearnライブラリとmatplotlibを使用して、特定のスタイルの散布図を作成します。 200個のデータポイントのサンプルを選択し、クラスターの色とタイプも選択します。

例

from sklearn.datasets import make_blobs
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import style
style.use("fast")
X, y = make_blobs(n_samples=200, centers=,
                  cluster_std=1, n_features=2)

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], s=60, color='r')
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
plt.show()
plt.clf()

出力

上記のコードを実行すると、次の結果が得られます-

make_circlesの使用

上記のアプローチと同様に、make_circles関数を使用して、サンプルサイズが100で、色が青の円を作成します。

例

from sklearn.datasets import make_circles
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import style
style.use("fast")
X, y = make_circles(n_samples=100, noise=0.04)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], s=40, color='b')
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
plt.show()
plt.clf()

出力

上記のコードを実行すると、次の結果が得られます-