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Question

在大多数Scikit-learn算法中，数据必须作为Bunch对象加载。对于教程中的许多示例，load_files（）或其他函数用于填充Bunch对象。像load_files（）这样的函数希望数据以某种格式存在，但我有以不同格式存储的数据，即每个字段都包含字符串的CSV文件。

如何解析此数据并以Bunch对象格式加载数据？

Answer 1

你可以这样做：

import numpy as np
import sklearn.datasets

examples = []
examples.append('some text')
examples.append('another example text')
examples.append('example 3')

target = np.zeros((3,), dtype=np.int64)
target[0] = 0
target[1] = 1
target[2] = 0
dataset = sklearn.datasets.base.Bunch(data=examples, target=target)

Answer 2

您不必创建Bunch对象。它们仅用于加载scikit-learn的内部样本数据集。

您可以直接将Python字符串列表提供给矢量化程序对象。

Answer 3

这是一个乳腺癌威斯康星（诊断）数据集的例子，你可以在Kaggle找到csv：

 #1)From column 2 at 32 in the CSV  are 
 #X_train and X_test data @usecols=range(2,32) this is stored in the Bunch 
 #Object key named "data"

from numpy import genfromtxt
data = genfromtxt("YOUR DATA DIRECTORY", delimiter=',', skip_header=1, 
                 usecols=range(2,32))

 #2-)I am interested in the column data B (column 1 
 #in Numpy Array @usecols= (1),) in the CSV 
 # because is the output of  y_train and y_test and is stored in the Bunch 
#Object Key named: "target"

import pandas as pd
target = genfromtxt("YOUR DATA DIRECTORY", delimiter=',', 
                    skip_header=1, usecols=(1), dtype=str)

#Tome有一些技巧可以改变目标 #sklearn， #offcourse它可以在一个唯一变量中生成（target，target1，...是 #separated只是为了解释我的所作所为。＃3-）首先将numpy变成熊猫

target2 = pd.Series(target)

＃4-）使用等级功能，你可以跳过步骤5

target3 = target2.rank(method='dense', axis=0)

＃5-）这仅用于将目标转换为0或1之类的例子中 #Book

target4 = (target3 % 2 == 0) * 1

＃6-）将值变为numpy

target5 = target4.values

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导入sklearn dataset = sklearn.datasets.base.Bunch（data = data，target = target5）

如何在scikit中创建sklearn.datasets.base.Bunch对象 - 从我自己的数据中学习？

3 个答案:

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