fetch_species_distributions#

sklearn.datasets.fetch_species_distributions(*, data_home=None, download_if_missing=True, n_retries=3, delay=1.0)[來源]#

從 Phillips 等人 (2006) 載入物種分佈資料集。

請在使用者指南中閱讀更多資訊。

參數:
data_homestr 或類似路徑，預設值為 None

為資料集指定另一個下載和快取資料夾。依預設，所有 scikit-learn 資料都儲存在 '~/scikit_learn_data' 子資料夾中。

download_if_missingbool，預設值為 True

如果為 False，則當資料在本地不可用時，會引發 OSError，而不是嘗試從來源網站下載資料。

n_retriesint，預設值為 3

遇到 HTTP 錯誤時的重試次數。

於 1.5 版新增。

delayfloat，預設值為 1.0

重試之間的秒數。

於 1.5 版新增。

返回:
dataBunch

類似字典的物件，具有以下屬性。

coverages陣列，形狀 = [14, 1592, 1212]

這些表示在每個地圖網格點測量的 14 個特徵。網格的緯度/經度值將在下方討論。遺失的資料以值 -9999 表示。

train記錄陣列，形狀 = (1624,)

資料的訓練點。每個點都有三個欄位

  • train[‘species’] 是物種名稱

  • train[‘dd long’] 是經度，以度為單位

  • train[‘dd lat’] 是緯度，以度為單位

test記錄陣列，形狀 = (620,)

資料的測試點。與訓練資料相同的格式。

Nx、Ny整數

網格中的經度 (x) 和緯度 (y) 數量

x_left_lower_corner、y_left_lower_corner浮點數

左下角的 (x,y) 位置，以度為單位

grid_size浮點數

網格點之間的間距，以度為單位

注意事項

此資料集代表物種的地理分佈。資料集由 Phillips 等人 (2006) 提供。

這兩個物種是

參考文獻

範例

>>> from sklearn.datasets import fetch_species_distributions
>>> species = fetch_species_distributions()
>>> species.train[:5]
array([(b'microryzomys_minutus', -64.7   , -17.85  ),
       (b'microryzomys_minutus', -67.8333, -16.3333),
       (b'microryzomys_minutus', -67.8833, -16.3   ),
       (b'microryzomys_minutus', -67.8   , -16.2667),
       (b'microryzomys_minutus', -67.9833, -15.9   )],
      dtype=[('species', 'S22'), ('dd long', '<f4'), ('dd lat', '<f4')])

如需更詳細的範例，請參閱物種分佈建模