建立 S 曲線#
- sklearn.datasets.make_s_curve(n_samples=100, *, noise=0.0, random_state=None)[原始碼]#
產生 S 曲線資料集。
請參閱使用者指南以了解更多資訊。
- 參數:
- n_samplesint，預設值=100
S 曲線上的樣本點數量。
- noisefloat，預設值=0.0
高斯雜訊的標準差。
- random_stateint、RandomState 實例或 None，預設值=None
決定資料集建立的隨機數字生成。傳遞一個 int 以在多個函數呼叫中產生可重現的輸出。請參閱詞彙表。
- 回傳值:
- X形狀為 (n_samples, 3) 的 ndarray
這些點。
- t形狀為 (n_samples,) 的 ndarray
根據流形中點的主要維度，樣本的單變量位置。
範例
>>> 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,)
