sklearn.datasets.make_friedman1?
sklearn.datasets.make_friedman1(n_samples=100, n_features=10, *, noise=0.0, random_state=None)
生成“Friedman#1”回歸問題
該數據集在Friedman[1]和Breiman[2]中進行了描述。
輸入X是獨立的特征,均勻分布在間隔[0,1]上。根據以下公式創建輸出y:
y(X) = 10 * sin(pi * X[:, 0] * X[:, 1]) + 20 * (X[:, 2] - 0.5) ** 2 + 10 * X[:, 3] + 5 * X[:, 4] + noise * N(0, 1).
在n_features個特征中,實際上只有5個用于計算y。其余特征與y無關。
特征數量必須> = 5。
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參數 | 說明 |
---|---|
n_samples | int, optional (default=100) 樣本數。 |
n_features | int, optional (default=10) 特征數量。至少應為5。 |
noise | float, optional (default=0.0) 應用于輸出的高斯噪聲的標準偏差。 |
random_state | int, RandomState instance, default=None 確定數據集噪聲的隨機數生成。為多個函數調用傳遞可重復輸出的int值。請參閱詞匯表。 |
返回值 | 說明 |
---|---|
X | array of shape [n_samples, n_features] 輸入樣本。 |
y | array of shape [n_samples] 輸出值 |
參考
1 J. Friedman, “Multivariate adaptive regression splines”, The Annals of Statistics 19 (1), pages 1-67, 1991.
2 L. Breiman, “Bagging predictors”, Machine Learning 24, pages 123-140, 1996.