make_s_curve#

sklearn.datasets.make_s_curve(n_samples=100, *, noise=0.0, random_state=None)[Quelle]#

Generiert einen S-Kurven-Datensatz.

Parameter:

n_samplesint, Standard=100: Die Anzahl der Beispielpunkte auf der S-Kurve.
noisefloat, Standard=0.0: Die Standardabweichung des Gaußschen Rauschens.
random_stateint, RandomState-Instanz oder None, default=None: Bestimmt die Zufallszahlengenerierung für die Datenerstellung. Übergeben Sie eine Ganzzahl für reproduzierbare Ergebnisse über mehrere Funktionsaufrufe hinweg. Siehe Glossar.

Gibt zurück:

Xndarray der Form (n_samples, 3): Die Punkte.
tndarray der Form (n_samples,): Die univariate Position des Samples entsprechend der Hauptdimension der Punkte in der Mannigfaltigkeit.

Beispiele

>>> from sklearn.datasets import make_s_curve
>>> X, t = make_s_curve(noise=0.05, random_state=0)
>>> X.shape
(100, 3)
>>> t.shape
(100,)

Galeriebeispiele#