引言

在机器学习和数据分析领域，数据集的选择和准备是至关重要的一步。scikit-learn库的datasets模块为我们提供了多种内置的数据集，方便我们进行模型训练和测试。这些数据集既有大型的数据集，也有便于教学和初步探索的小型数据集。本文将重点介绍这些小型数据集的载入、bunch数据类型以及以鸢尾花（Iris）数据集为例的使用方法。

datasets模块简介

scikit-learn的datasets模块包含了多种数据集，其中既有小型的数据集，也包含大型的数据集。小型数据集通常用于教学和示例，而大型数据集则用于更复杂的模型训练和性能评估。

大型数据集的载入

大型数据集的载入方法是

sklearn.datasets.fetch_*(data_home=None,subset='train'/'test'/'all')

*代表的是将要载入的数据集的名称；subset中的值代表将下载的数据集作为训练集、测试集或者都作为。 

小型数据集的载入

小型数据集的载入方法是

sklearn.datasets.load_*（）

‘*’代表数据集的名称 

以下是一些常用的函数：

`load_iris()`：加载鸢尾花数据集
`load_digits()`：加载手写数字数据集
`load_linearly_separable()`：加载线性可分的数据集
`load_boston()`：加载波士顿房价数据集

Bunch数据类型

我们从数据集中获取的数据都是Bunch类型的数据；

Bunch对象是一种继承自字典的数据类型，它有类似于字典的数据结构，它允许我们以键值对的形式存储和访问数据。以下是Bunch对象中常见的键及其代表的意义：

 data：特征数据，通常是一个二维数组，每行表示一个样本，每列表示一个特征。
 target：目标数据，即每个样本的标签或类别。
 feature_names：特征名称，对应`data`数组中的每一列。
 target_names：目标名称，对应`target`数组中的每个类别。
 DESCR：数据集描述，提供有关数据集的详细信息。

鸢尾花数据集的使用示例

鸢尾花数据集是最著名的机器学习数据集之一，它包含了150个鸢尾花样本，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），以及一个目标标签（鸢尾花的种类）。

以下是如何使用`load_iris()`函数加载鸢尾花数据集，并探索其结构的示例代码：

from sklearn.datasets import load_iris# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()# 查看数据集描述
print(iris.DESCR)# 查看特征数据
print(iris.data)# 查看目标数据
print(iris.target)# 查看特征名称
print(iris.feature_names)# 查看目标名称
print(iris.target_names)# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)

结论

scikit-learn的datasets模块为我们提供了丰富的数据集资源，特别是小型数据集，非常适合用于教学和初步探索。通过理解`Bunch`数据类型和使用鸢尾花数据集的示例，我们可以更好地掌握如何加载和使用这些内置数据集，从而为机器学习项目打下坚实的基础。