`sklearn.datasets`.fetch_covtype¶

sklearn.datasets.fetch_covtype()¶

Cargue el conjunto de datos de covertype (clasificación).

Descargar si es necesario.

Parámetros

data_homestr, default=None: Especifica otra carpeta de descarga y caché para los conjuntos de datos. Por defecto, todos los datos de scikit-learn se almacenan en las subcarpetas “~/scikit_learn_data”.
download_if_missingbool, default=True: Si es False, lanza un IOError si los datos no están disponibles localmente en lugar de intentar descargar los datos desde el sitio de origen.
random_stateentero, instancia de RandomState o None, default=None: Determina la generación de números aleatorios para barajar el conjunto de datos. Pase un int para una salida reproducible a través de múltiples llamadas a la función. Ver Glosario.
shufflebool, default=False: Si se baraja el conjunto de datos.
return_X_ybool, default=False: Si es True, devuelve (data.data, data.target) en lugar de un objeto Bunch.

Nuevo en la versión 0.20.
as_framebool, default=False: Si es True, los datos son un DataFrame de pandas que incluye columnas con los dtypes adecuados (numéricos). El objetivo es un DataFrame de pandas o una Serie, dependiendo del número de columnas del objetivo. Si retorno_X_y es True, entonces (data, target) serán Pandas DataFrames o Series como se describe a continuación.

Nuevo en la versión 0.24.

Devuelve

datasetBunch

Objeto tipo diccionario, con los siguientes atributos.

datosndarray de forma (581012, 54): Cada fila corresponde a las 54 características del conjunto de datos.
objetivondarray de forma (581012,): Cada valor corresponde a uno de los 7 tipos de cobertura forestal con valores que van de 1 a 7.
framedataframe de forma (581012, 53): Sólo está presente cuando as_frame=True. Contiene data y target.
DESCRstr: Descripción del conjunto de datos del tipo de cobertura forestal.
feature_nameslista: Los nombres de las columnas del conjunto de datos.
target_names: list: Los nombres de las columnas de destino.

(data, target) : tupla si return_X_y es Truetupla si

Nuevo en la versión 0.20.

Ejemplos con `sklearn.datasets.fetch_covtype`¶