从 sklearn 数据集中随机采样数据答案

【问题标题】：Randomly sample data from sklearn dataset从 sklearn 数据集中随机采样数据
【发布时间】：2019-10-02 21:22:33
【问题描述】：

我有一个来自 sklearn 的 bundlees 对象，看起来像这样。

from sklearn.datasets import load_boston
import scipy
import numpy as np

boston = load_boston()
n_samples = boston.data.shape[0]

print(boston.keys())
dict_keys(['data', 'target', 'feature_names', 'DESCR', 'filename'])

我想从数据和目标键中随机抽取 30 个样本和 30 个目标。

    X, y = [np.array([boston.data[i]]), np.array([boston.target[i]) for i in np.random(choice(n_samples, 30)])
                                                            ^
SyntaxError: invalid syntax

这就是我可以使用第一个特征绘制回归的全部内容

slope, intercept, r_value, p_value, std_err = scipy.stats.linregress(X[:][0], y)
regression = intercept + slope*X[:][0]

boston.data 和 boston.target 都是 numpy 数组。我怎样才能做到这一点？

print(type(boston.data))
<class 'numpy.ndarray'>

print(type(boston.target))
<class 'numpy.ndarray'>

【问题讨论】：

标签： python scikit-learn scipy

【解决方案1】：

您有几个拼写错误（例如，它是 random.choice）并且您还覆盖了您的数组。这应该有效：

x = []
y = []
for i in np.random.choice(n_samples, 30):
    x.append(boston.data[i])
    y.append(boston.target[i])

【讨论】：