load_breast_cancer#

sklearn.datasets.load_breast_cancer(*, return_X_y=False, as_frame=False)[source]#

Lädt und gibt den Brustkrebs Wisconsin Datensatz (Klassifikation) zurück.

Der Brustkrebs-Datensatz ist ein klassischer und sehr einfacher Datensatz für binäre Klassifizierung.

Klassen

2

Stichproben pro Klasse

212(M),357(B)

Gesamtanzahl Samples

569

Dimensionalität

30

Merkmale

real, positive

Die Kopie des UCI ML Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Datensatzes wird heruntergeladen von: https://archive.ics.uci.edu/dataset/17/breast+cancer+wisconsin+diagnostic

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Parameter:
return_X_ybool, Standard=False

Wenn True, wird ein Bunch-Objekt zurückgegeben, das (data, target) enthält. Weitere Informationen zu den Objekten data und target finden Sie unten.

Hinzugefügt in Version 0.18.

as_framebool, default=False

Wenn True, sind die Daten ein pandas DataFrame, einschließlich Spalten mit geeigneten dtypes (numerisch). Das Ziel ist ein pandas DataFrame oder eine Series, abhängig von der Anzahl der Zielspalten. Wenn return_X_y True ist, dann sind (data, target) pandas DataFrames oder Series wie unten beschrieben.

Hinzugefügt in Version 0.23.

Gibt zurück:
dataBunch

Dictionary-ähnliches Objekt mit den folgenden Attributen.

data{ndarray, dataframe} der Form (569, 30)

Die Datenmatrix. Wenn as_frame=True, ist data ein pandas DataFrame.

target{ndarray, Series} der Form (569,)

Das Klassifizierungsziel. Wenn as_frame=True, ist target eine pandas Series.

feature_namesndarray der Form (30,)

Die Namen der Datensatzspalten.

target_namesndarray der Form (2,)

Die Namen der Zielklassen.

frameDataFrame der Form (569, 31)

Nur vorhanden, wenn as_frame=True. DataFrame mit data und target.

Hinzugefügt in Version 0.23.

DESCRstr

Die vollständige Beschreibung des Datensatzes.

filenamestr

Der Pfad zum Speicherort der Daten.

Hinzugefügt in Version 0.20.

(data, target)tuple, wenn return_X_y True ist

Ein Tupel aus zwei ndarrays standardmäßig. Das erste enthält ein 2D-ndarray der Form (569, 30), wobei jede Zeile eine Stichprobe und jede Spalte die Merkmale darstellt. Das zweite ndarray der Form (569,) enthält die Zielstichproben. Wenn as_frame=True ist, sind beide Arrays pandas-Objekte, d. h. X ein DataFrame und y eine Series.

Hinzugefügt in Version 0.18.

Beispiele

Nehmen wir an, Sie interessieren sich für die Stichproben 10, 50 und 85 und möchten deren Klassennamen wissen.

>>> from sklearn.datasets import load_breast_cancer
>>> data = load_breast_cancer()
>>> data.target[[10, 50, 85]]
array([0, 1, 0])
>>> list(data.target_names)
[np.str_('malignant'), np.str_('benign')]
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