文件名称：synthetic_datasets:用于生成模式识别的合成数据集的python代码
文件大小：548KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-29 02:52:06
Python
综合数据集生成 该项目包含用于生成综合分类数据集的代码。 它们可以用作说明示例，以分析某些算法的性能。 当前，以下数据集可用 P2数据集 圆形方块 香蕉 香蕉2 我们还提供了绘制分类算法决策边界的函数。 安装： 可以使用pip安装该软件包： pip install git+https://github.com/Menelau/synthetic_datasets 依存关系： 该代码经过测试可与Python 3.5和3.6一起使用。 依赖项要求仅为：numpy 仅需要matplotlib和scikit-learn即可运行不同的示例。 麻木 matplotlib（仅用于绘制数据） scikit-learn（仅用于运行示例） 这些依赖项是使用上面的pip命令自动安装的。 例子： 在此示例中，我们绘制了具有决策边界的P2数据集。 import matplotlib .
【文件预览】：
synthetic_datasets-master
----README.rst(7KB)
----ExampleSubplots.png(273KB)
----requirements.txt(30B)
----syndata()
--------plot_tools.py(4KB)
--------synthetic_datasets.py(7KB)
--------__init__.py(485B)
----examples()
--------example_p2.py(450B)
--------example_prob_map.py(1KB)
--------example_decision_border.py(2KB)
----LICENSE(1KB)
----setup.py(1KB)
----ExampleP2.png(270KB)
----.gitignore(1KB)