示例#

示例数据集。

子模块#

包内容#

函数#

`load_breast_cancer`	加载乳腺癌数据集。二元分类问题。
`load_churn`	加载流失数据集，可用于二元分类问题。
`load_diabetes`	加载糖尿病数据集。用于回归问题。
`load_fraud`	加载信用卡欺诈数据集。
`load_weather`	加载澳大利亚日最低气温天气数据集。
`load_wine`	加载葡萄酒数据集。多类别问题。

目录#

evalml.demos.load_breast_cancer()[source]#

加载乳腺癌数据集。二元分类问题。

返回值: X 和 y
返回类型: (pd.Dataframe, pd.Series)

evalml.demos.load_churn(n_rows=None, verbose=True)[source]#

加载流失数据集，可用于二元分类问题。

参数

n_rows (int) – 从数据集中返回的行数
verbose (bool) – 是否打印关于特征和标签的信息

返回值

X 和 y

返回类型

(pd.Dataframe, pd.Series)

evalml.demos.load_diabetes()[source]#

加载糖尿病数据集。用于回归问题。

返回值: X 和 y
返回类型: (pd.Dataframe, pd.Series)

evalml.demos.load_fraud(n_rows=None, verbose=True)[source]#

加载信用卡欺诈数据集。

欺诈数据集可用于二元分类问题。

参数

n_rows (int) – 从数据集中返回的行数
verbose (bool) – 是否打印关于特征和标签的信息

返回值

X 和 y

返回类型

(pd.Dataframe, pd.Series)

evalml.demos.load_weather()[source]#

加载澳大利亚日最低气温天气数据集。

返回值: X 和 y
返回类型: (pd.Dataframe, pd.Series)

evalml.demos.load_wine()[source]#

加载葡萄酒数据集。多类别问题。

返回值: X 和 y
返回类型: (pd.Dataframe, pd.Series)