建立圓形資料集#

sklearn.datasets.make_circles(n_samples=100, *, shuffle=True, noise=None, random_state=None, factor=0.8)[原始碼]#

建立一個包含較小圓形的 2D 大圓形。

一個簡單的玩具資料集，用於視覺化分群和分類演算法。

請參閱使用者指南中的詳細說明。

參數:

n_samplesint 或形狀為 (2,) 的 tuple，dtype=int，預設值=100: 如果為 int，則為生成的總點數。對於奇數，內圓將比外圓多一個點。如果為雙元素 tuple，則為外圓和內圓中的點數。

在 0.23 版本中變更：新增了雙元素 tuple。
shufflebool，預設值=True: 是否對樣本進行洗牌。
noisefloat，預設值=None: 新增到資料中的高斯雜訊的標準差。
random_stateint、RandomState 實例或 None，預設值=None: 決定資料集洗牌和雜訊的隨機數生成。傳遞一個 int 以在多個函數呼叫中產生可重複的輸出。請參閱詞彙表。
factorfloat，預設值=.8: 內圓和外圓之間的比例因子，範圍為 [0, 1)。

返回:

X形狀為 (n_samples, 2) 的 ndarray: 產生的樣本。
y形狀為 (n_samples,) 的 ndarray: 每個樣本的類別成員資格的整數標籤 (0 或 1)。

範例

>>> from sklearn.datasets import make_circles
>>> X, y = make_circles(random_state=42)
>>> X.shape
(100, 2)
>>> y.shape
(100,)
>>> list(y[:5])
[np.int64(1), np.int64(1), np.int64(1), np.int64(0), np.int64(0)]