如何创建一个scikit-learn数据集?

我有一个数组,其中第一列是类别(以整数形式表示),其余列是特征。

例如像这样

1,0,34,23,20,0,21,11,03,11,2,11,1

我如何将其转换为scikit兼容的数据集,以便我可以调用类似mydataset = datasets.load_mydataset()的操作?


回答:

你可以简单地使用pandas。例如,如果你已经将数据集复制到dataset.csv文件中。只需在csv文件中适当标记列名即可。

In [1]: import pandas as pdIn [2]: df = pd.read_csv('temp.csv')In [3]: dfOut[3]:    Label  f1  f2  f3  f40      1   0  34  23   21      0   0  21  11   02      3  11   2  11   1In [4]: y_train= df['Label']In [5]: x_train = df.drop('Label', axis=1)In [6]: x_trainOut[6]:    f1  f2  f3  f40   0  34  23   21   0  21  11   02  11   2  11   1In [7]: y_trainOut[7]: 0    11    02    3

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