基于Python的aligned_dataset()数据集生成实例

aligned_dataset()函数是一个用Python编写的用于生成数据集的函数。该函数可以根据给定的参数，生成一个对齐的数据集，用于训练机器学习模型或进行数据分析。

以下是一个示例的aligned_dataset()函数的使用例子：

import numpy as np

def aligned_dataset(num_samples, num_features, noise_level=0.1, random_state=42):
    np.random.seed(random_state)
    
    # 生成特征矩阵
    X = np.random.rand(num_samples, num_features)
    
    # 生成目标变量
    y = np.sum(X, axis=1) + np.random.normal(0, noise_level, num_samples)
    
    return X, y

# 生成一个具有1000个样本和5个特征的数据集
X, y = aligned_dataset(1000, 5)

# 打印数据集的维度
print("X shape:", X.shape)
print("y shape:", y.shape)

在上面的例子中，我们首先导入了numpy库，并定义了一个aligned_dataset()函数。该函数接受三个参数：num_samples表示样本数量，num_features表示特征数量，noise_level表示噪声水平（默认为0.1）。我们使用np.random.rand()函数生成一个num_samples x num_features的特征矩阵X，并使用np.sum(X, axis=1)计算每个样本的特征之和，并加上一个服从正态分布的噪声项来生成目标变量y。最后，我们返回特征矩阵X和目标变量y。

接下来，我们使用aligned_dataset()函数生成一个具有1000个样本和5个特征的数据集，并将特征矩阵存储在变量X中，目标变量存储在变量y中。我们打印了数据集的维度，即特征矩阵X的形状和目标变量y的形状。

这个例子只是aligned_dataset()函数的一种可能的用法，你可以根据自己的需求来使用该函数，并根据需要进行适当的修改。使用aligned_dataset()函数生成的数据集可以用于训练机器学习模型，进行数据分析或其他相关任务。