SciKit-Learn 数据集基本信息

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章节

• SciKit-Learn 加载数据集
• SciKit-Learn 数据集基本信息
• SciKit-Learn 使用matplotlib可视化数据
• SciKit-Learn 可视化数据:主成分分析(PCA)
• SciKit-Learn 预处理数据
• SciKit-Learn K均值聚类
• SciKit-Learn 支持向量机
• SciKit-Learn 速查

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前面章节中，我们加载了SciKit-Learn自带的数据集 digits ，可以通过以下语句查看数据集中包含哪些主要内容：

digits.keys()

输出

dict_keys(['data', 'target', 'target_names', 'images', 'DESCR'])

• data 样本数据
• target 目标值
• target_names 目标名称
• images 图像格式(二维)的样本数据
• DESCR 描述信息

查看数据集的描述：

print(digits.DESCR)

输出

.. _digits_dataset:

Optical recognition of handwritten digits dataset

--------------------------------------------------

**Data Set Characteristics:**

    :Number of Instances: 5620

    :Number of Attributes: 64

    :Attribute Information: 8x8 image of integer pixels in the range 0..16.

    :Missing Attribute Values: None

    :Creator: E. Alpaydin (alpaydin '@' boun.edu.tr)

    :Date: July; 1998

This is a copy of the test set of the UCI ML hand-written digits datasets

https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Optical+Recognition+of+Handwritten+Digits

The data set contains images of hand-written digits: 10 classes where

each class refers to a digit.

Preprocessing programs made available by NIST were used to extract

normalized bitmaps of handwritten digits from a preprinted form. From a

total of 43 people, 30 contributed to the training set and different 13

to the test set. 32x32 bitmaps are divided into nonoverlapping blocks of

4x4 and the number of on pixels are counted in each block. This generates

an input matrix of 8x8 where each element is an integer in the range

0..16. This reduces dimensionality and gives invariance to small

distortions.

For info on NIST preprocessing routines, see M. D. Garris, J. L. Blue, G.

T. Candela, D. L. Dimmick, J. Geist, P. J. Grother, S. A. Janet, and C.

L. Wilson, NIST Form-Based Handprint Recognition System, NISTIR 5469,

1994.

.. topic:: References

  - C. Kaynak (1995) Methods of Combining Multiple Classifiers and Their

    Applications to Handwritten Digit Recognition, MSc Thesis, Institute of

    Graduate Studies in Science and Engineering, Bogazici University.

  - E. Alpaydin, C. Kaynak (1998) Cascading Classifiers, Kybernetika.

  - Ken Tang and Ponnuthurai N. Suganthan and Xi Yao and A. Kai Qin.

    Linear dimensionalityreduction using relevance weighted LDA. School of

    Electrical and Electronic Engineering Nanyang Technological University.

    2005.

  - Claudio Gentile. A New Approximate Maximal Margin Classification

    Algorithm. NIPS. 2000.

这是一个手写数字的数据集。

类似地，你也可以查看其它内容：

# 打印数据内容

print(digits.data)

# 打印目标值

print(digits.target)

# 打印目标名称(标签)

print(digits.target_names)

...

注意 ：如果使用 read_csv() 导入数据集，数据集已经分割好，导入的数据集中可能没有描述字段，但是你可以使用 head() 或 tail() 来检查数据。在这种情况下，最好仔细查看数据描述文件夹!

接下来，我们进一步了解数据集中的数据。

可以看到，数据集中的数据都是numpy数组的格式，可以查看这些数组的数据类型，形状，长度等信息。

import numpy as np

# 打印data数组的形状

print(digits.data.shape) # 输出：(1797, 64)

# 打印data数组的类型

print(digits.data.dtype) # 输出：float64

# 打印target数组的形状

print(digits.target.shape) # 输出：(1797,)

# 打印target数组的类型

print(digits.target.dtype) # 输出：int32

# 打印target数组中包含的唯一值数量

print(len(np.unique(digits.target))) # 输出：10

# 打印target_names数组的形状

print(digits.target_names.shape) # 输出：(10,)

# 打印target_names数组的类型

print(digits.target_names.dtype) # 输出：int32

# 打印images数组的形状

print(digits.images.shape) # 输出：(1797, 8, 8)

# 打印images数组的类型

print(digits.images.dtype) # 输出：float64

可以看出， digits.data 中，有1797个样本，每个样本有64个特征值(实际上是像素灰度值)。

digits.target 中，包含了上面样本数据对应的目标值（样本标签），同样有1797个目标值，但10个唯一值，即0-9。换句话说，所有1797个目标值都由0到9之间的数字组成，这意味着模型要识别的是从0到9的数字。

digits.target_names 包含了样本标签的名称: 0~9。

最后，可以看到 digits.images 数组包含3个维度: 有1797个实例，大小为8×8像素。 digits.images 数据与 digits.data 内容应该相同，只是格式不同。可以通过以下方式验证两者内容是否相同：

print(np.all(digits.images.reshape((1797, 64)) == digits.data)) # 输出：true

把 digits.images 改变形状为 (1797, 64) ，与 digits.data 比较，两者相等。numpy方法 all() 可以检测所有数组元素的值是否为True。