使用Python生成带有随机性的aligned_dataset()数据集

在Python中生成带有随机性的aligned_dataset()数据集，可以使用numpy和random模块来实现。

首先，我们需要明确aligned_dataset()数据集的目标。Aligned_dataset()是一个包含两个相关性很高的数据集，其中一个数据集是原始数据集，另一个数据集是在原始数据集上添加了一些随机性。这个数据集可以用于训练和测试机器学习模型，以评估模型对于随机性的处理能力。

接下来，我们来编写aligned_dataset()函数的实现。

import numpy as np
import random

def aligned_dataset(num_samples, random_seed=None):
    # 设置随机种子
    if random_seed:
        np.random.seed(random_seed)
        random.seed(random_seed)
    
    # 生成原始数据集
    X = np.random.rand(num_samples, 5)
    y = np.random.randint(2, size=num_samples)
    
    # 生成随机数据集
    X_random = X + np.random.randn(num_samples, 5) * 0.01
    y_random = y
    
    return X, y, X_random, y_random

在这个实现中，我们首先通过numpy的random.rand()函数生成了原始数据集X，其中包含了num_samples行和5列的随机数。然后，我们使用numpy的random.randint()函数生成了原始数据集y，其中包含了num_samples个0或1的随机数。

接下来，我们生成了带有随机性的数据集X_random，其中使用了numpy的random.randn()函数生成了服从正态分布的随机数，并乘以一个很小的数值（0.01）来保持随机性的影响相对较小。y_random与原始数据集y相同。

最后，我们返回了生成的数据集X, y, X_random, y_random。

现在，我们来调用aligned_dataset()函数，并打印结果来检查生成的数据集的形状和内容。

X, y, X_random, y_random = aligned_dataset(1000, random_seed=42)

print("X shape:", X.shape)
print("y shape:", y.shape)
print("X_random shape:", X_random.shape)
print("y_random shape:", y_random.shape)

print("X:", X)
print("y:", y)
print("X_random:", X_random)
print("y_random:", y_random)

这个例子生成了1000个样本的数据集，并设置了随机种子为42。打印程序输出结果，可以看到原始数据集X和y的形状都是(1000, 5)和(1000,)，随机数据集X_random和y_random的形状也相同。同时，我们可以看到原始数据集X和随机数据集X_random的内容都是由随机数生成的。

这样，我们就成功地使用Python生成了带有随机性的aligned_dataset()数据集，并使用示例代码展示了如何调用和使用这个数据集。你可以根据实际需求和数据集的特性进行修改和调整，以适应不同的场景和任务。