如何在 sklearn – Python中使用 datasets.fetch_mldata()

在机器学习中，数据集的质量对于模型的好坏起着决定性作用。scikit-learn提供了许多自带数据集，但是这些数据集并不一定适用于所有的应用场景。所以，我们需要使用一些其他的方法来获取更符合我们需求的数据集。

datasets.fetch_mldata()是scikit-learn中一个非常有用的函数。它可以帮助我们从多种数据源中获取数据。下面详细介绍一下如何在scikit-learn中使用datasets.fetch_mldata()。

导入依赖

首先，我们需要导入以下依赖：

from sklearn.datasets import fetch_mldata
from sklearn.model_selection import train_test_split

加载数据集

接下来，我们需要加载数据集。在这里，我们将加载MNIST手写数字数据集。可以通过以下代码来加载MNIST数据集：

mnist = fetch_mldata('MNIST original')

查看数据集信息

加载完成后，我们可以来看一下数据集的信息，如下所示：

print(mnist.data.shape)
print(mnist.target.shape)

我们来解释一下这两个输出：

mnist.data.shape：这个输出的结果是(70000, 784)。这意味着整个MNIST数据集共有70000个样本，每个样本由784个特征组成。

mnist.target.shape：这个输出的结果是(70000,)。这意味着整个MNIST数据集共有70000个目标值（标签），每个目标值都对应一个样本。

分割数据集

接下来，我们需要把数据集分成训练集和测试集，以便我们可以对模型进行训练和测试。我们可以使用train_test_split()函数将数据集分成训练集和测试集，代码如下所示：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(mnist.data, mnist.target, train_size=0.8, test_size=0.2, random_state=42)

完整代码

最终，我们将所有的代码组合起来，形成完整的过程：

from sklearn.datasets import fetch_mldata
from sklearn.model_selection import train_test_split

mnist = fetch_mldata('MNIST original')

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(mnist.data, mnist.target, train_size=0.8, test_size=0.2, random_state=42)

print(X_train.shape)
print(X_test.shape)

以上代码将MNIST数据集加载到mnist变量中，并使用train_test_split()函数将数据集划分为训练集和测试集。

输出的结果如下：

(56000, 784)
(14000, 784)

这表示我们用20%的数据做测试，80%的数据做训练，而每个样本都由784个像素值组成。

总结：这篇文章主要介绍了如何在Python中使用datasets.fetch_mldata()函数获取数据集。您可以将这些数据集用于构建机器学习模型并评估它们的性能。