使用sklearn.datasets模块加载和处理数据集

sklearn.datasets模块是scikit-learn库中的自带数据集模块，它提供了一些经典的机器学习数据集供用户使用。这些数据集包含了不同领域的各种特征和标签，适用于不同的机器学习算法。

sklearn.datasets模块的主要功能包括数据集的加载和处理。数据集的加载可以通过调用该模块中的各种函数来实现。处理数据集包括数据的预处理、特征选择、数据划分等操作。

在sklearn.datasets模块中有很多常用的数据集可以供我们使用，一些典型的数据集如下：

1. load_iris(): 加载鸢尾花数据集，该数据集包含了150个样本，每个样本有4个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度），并且分为3个类别（setosa、versicolor、virginica）。

代码示例：

   from sklearn.datasets import load_iris

   iris = load_iris()
   X = iris.data  # 特征数据
   y = iris.target  # 标签数据
   

2. load_boston(): 加载波士顿房价数据集，该数据集包含了506个样本，每个样本有13个特征（犯罪率、住宅用地比例等），并且目标变量是房价（连续值）。

代码示例：

   from sklearn.datasets import load_boston

   boston = load_boston()
   X = boston.data  # 特征数据
   y = boston.target  # 标签数据
   

3. fetch_california_housing(): 加载加利福尼亚房价数据集，该数据集包含20,640个样本，每个样本有8个特征（人口、平均收入等），并且目标变量是房价（连续值）。

代码示例：

   from sklearn.datasets import fetch_california_housing

   california = fetch_california_housing()
   X = california.data  # 特征数据
   y = california.target  # 标签数据
   

4. load_digits(): 加载手写数字数据集，该数据集包含了1797个样本，每个样本是一张8x8的灰度图像，目标变量是对应的数字（0-9）。

代码示例：

   from sklearn.datasets import load_digits

   digits = load_digits()
   X = digits.data  # 特征数据
   y = digits.target  # 标签数据
   

除了以上提到的数据集，sklearn.datasets模块还提供了一些其他的数据集供用户使用。在加载数据集后，我们可以对数据集进行各种处理，例如数据预处理、特征选择、数据划分等。这些操作可以使用sklearn库中其他模块提供的函数来实现。

总结来说，sklearn.datasets模块是scikit-learn库中的自带数据集模块，它提供了一些经典的机器学习数据集供用户使用。通过加载和处理这些数据集，我们可以更好地理解和应用不同的机器学习算法。