使用Python的get_dataset()函数快速获取多种数据集

Python提供了许多内置的库和函数来处理各种数据集。其中之一是get_dataset()函数，它可以用于快速获取多种数据集。该函数通常用于从公共数据集存储库中下载和加载数据集。

以下是使用Python的get_dataset()函数的一些常见示例：

1. Iris数据集：

from sklearn.datasets import get_dataset
iris = get_dataset("iris")
X, y = iris.data, iris.target

get_dataset("iris")会从Scikit-learn库中下载并返回Iris数据集。该数据集包含150个样本，每个样本有4个特征和一个类标签。

2. MNIST数据集：

from sklearn.datasets import get_dataset
mnist = get_dataset("mnist")
X, y = mnist.data, mnist.target

get_dataset("mnist")会从Scikit-learn库中下载并返回MNIST数据集。该数据集包含手写数字的图像，每个图像为28x28像素。

3. CIFAR-10数据集：

from sklearn.datasets import get_dataset
cifar10 = get_dataset("cifar10")
X, y = cifar10.data, cifar10.target

get_dataset("cifar10")会从Scikit-learn库中下载并返回CIFAR-10数据集。该数据集包含10类不同对象的RGB图像，每个图像为32x32像素。

4. Wine数据集：

from sklearn.datasets import get_dataset
wine = get_dataset("wine")
X, y = wine.data, wine.target

get_dataset("wine")会从Scikit-learn库中下载并返回Wine数据集。该数据集包含了用于分类的酒的化学分析结果。

5. Boston Housing数据集：

from sklearn.datasets import get_dataset
boston = get_dataset("boston")
X, y = boston.data, boston.target

get_dataset("boston")会从Scikit-learn库中下载并返回Boston Housing数据集。该数据集包含对波士顿地区房屋价格的描述性特征。

这些只是使用get_dataset()函数的几个例子，Scikit-learn库还提供了许多其他有用的数据集。使用这些数据集，可以轻松地进行模型训练、数据分析和机器学习实验。