sklearn.datasets.make_friedman2?
sklearn.datasets.make_friedman2(n_samples=100, *, noise=0.0, random_state=None)
生成“ Friedman#2”回歸問題
該數據集在Friedman[1]和Breiman[2]中進行了描述。
輸入X是在區間上均勻分布的4個獨立特征:
0 <= X[:, 0] <= 100,
40 * pi <= X[:, 1] <= 560 * pi,
0 <= X[:, 2] <= 1,
1 <= X[:, 3] <= 11.
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參數 | 說明 |
---|---|
n_samples | int, optional (default=100) 樣本數。 |
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, 4] 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.