使用sklearn.datasets.make_classification生成数据集时，是否可以控制类别之间的重叠？
我想传递两个类别之间的重叠百分比，并根据给定的百分比来重叠类别。
详细要求是：以高斯方式生成一个n类分类数据集，使我们可以通过添加协方差、重叠百分比和图形形状（如对角线、直线、水平线等）来控制它
回答：
make_classification 从n维超立方体中抽取样本。你可以通过调整class_sep参数在特定情况下实现类似于“根据给定百分比重叠类别”的效果，但我认为这在一般情况下不会奏效。
一个解决方案可能是通过从已知均值和方差的高斯分布中抽样来创建二元分类数据集。以下是一个简短的演示：
import numpy as npfrom numpy.random import default_rngimport matplotlib.pyplot as pltrng = default_rng()N_POINTS = 10000SCALE = 1.3train_data = np.c_[ np.r_[rng.normal(5, SCALE, (N_POINTS, 2)), rng.normal(10, SCALE, (N_POINTS, 2))], np.r_[np.zeros((N_POINTS, 1)), np.ones((N_POINTS, 1))],]# Plottingfig1, ax = plt.subplots()ax.scatter(train_data[:, 0], train_data[:, 1], c=train_data[:, 2])ax.set_box_aspect(1)plt.show()这是一个SCALE = 0.5的例子：
… 而这是一个SCALE = 1.3的例子：
通过rng.normal生成的样本通常会落在我们设定在(5, 5)和(10, 10)的均值的两个标准差范围内。
改变SCALE参数，知道你的均值之间的距离大约为7.071，并且知道你的数据应该落在的预期半径——应该可以让你估计出你的类别之间预期的重叠程度。
一旦你完成了这些，你可以将你的发现转换回sklearn.datasets.make_blobs的参数
