0. sklearn package를 설치하면 학습용 데이터가 포함되어 있습니다.
이것을 이용하는 방법에 대해 몇가지를 정리해 봅니다.
1. 데이터셋의 종류입니다.
load_boston: 보스톤 집값 데이터
load_iris: 아이리스 붓꽃 데이터
load_diabetes: 당뇨병 환자 데이터
load_digits: 손글씨 데이터
load_linnerud: multi-output regression 용 데이터
load_wine: 와인 데이터
load_breast_cancer: 위스콘신 유방암 환자 데이터가 있고 그외에도 몇가지가 더있습니다.
2. 불러오려면
from sklearn import datasets
data = datasets.load_
와 같은 방법으로 불러오면 됩니다.
3. 공통 key는 다음과 같습니다.
data: 샘플 데이터, Numpy 배열로 이루어져 있습니다.
target: Label 데이터, Numpy 배열로 이루어져 있습니다.
feature_names: Feature 데이터의 이름
target_names: Label 데이터의 이름
DESCR: 데이터 셋의 설명
filename: 데이터 셋의 파일 저장 위치 (csv)
4. 데이터를 불러오는 방법은
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
iris
{'data': array([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2], [4.9, 3. , 1.4, 0.2], [4.7, 3.2, 1.3, 0.2], .....................
[6.2, 3.4, 5.4, 2.3], [5.9, 3. , 5.1, 1.8]]),
'target': array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, .........
2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]),
'frame': None,
'target_names': array(['setosa', 'versicolor', 'virginica'], dtype='<U10'),
'DESCR': '... :Number of Instances: 150 ...'
'feature_names': ['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm)'],
'filename': 'iris.csv',
'data_module': 'sklearn.datasets.data'}
4. 이렇게 불러온 데이터를 pandas(판다스)로 불러오는 방법은 여러가지가 있으나 아래와 같은 방법이 간명하더군요.
from sklearn import datasets
import pandas as pd
iris = datasets.load_iris(as_frame=True)
df = iris.data
df['target'] = iris['target']
5. target의 number를 polynominal로 바꾸려면
iris = datasets.load_iris(as_frame=True)
df = iris.data
df['target']=iris.target
# 0.0, 1.0, 2.0으로 표현된 label을 문자열로 매핑
#df['target'] = df['target'].map({0:"setosa", 1:"versicolor", 2:"virginica"})
idic = {i:j for i,j in enumerate(iris['target_names'])}
df['target'] = df['target'].map(idic)
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